9x sáng chế mô hình nhận diện cảm xúc

29/12/2019 06:26 AN NGUYÊN
(GDVN) - “Thiết kế mô hình nhận diện cảm xúc, tôi muốn góp phần đưa ra những cảnh báo để giúp giảm thiểu các tai nạn, có thể ứng dụng trong sản xuất ô tô”.

Đó là chia sẻ của anh Trần Bảo Toàn – Trung tâm Công nghệ phần mềm (CSE) của Đại học Duy Tân, người vừa đạt giải nhất cuộc thi ERC 2019 (Emotion Recognition Challenge) với mô hình nhận diện cảm xúc.

Cuộc thi này do Trường Đại học Khoa học Tự nhiên (Đại học Quốc gia thành phố Hồ Chí Minh) tổ chức vào giữa tháng 12 vừa qua.

Niềm đam mê công nghệ

Toàn chia sẻ, anh vừa tốt nghiệp Đại học năm 2017, sau đó về công tác tại Trường Đại học Duy Tân.

Anh Trần Bảo Toàn (Trung tâm Công nghệ phần mềm (CSE) của Đại học Duy Tân), vừa đạt giải nhất cuộc thi ERC 2019 . Ảnh: TH

“Công việc của mình là lập trình phần mềm đúng như chuyên môn, sở thích và đam mê từ ngày nhỏ.

Trong quá trình làm việc, giới IT thường chia sẻ với nhau rất nhiều về kiến thức chuyên môn cũng như thông tin về các cuộc thi để mọi người thử sức.

Đến với ERC2019 cũng vậy, ngay khi được bạn bè chia sẻ, mình đã đăng ký tham dự bởi đây là cuộc thi có tính cạnh tranh năng lực chuyên môn, vừa học hỏi nâng cao trình độ”, anh Toàn nói.

Cuộc thi năm nay có chủ đề là “Tìm kiếm giải pháp tiên phong cho nhận diện cảm xúc” được các thí sinh đánh giá là đề tài thú vị, được khảo sát trên nhiều dạng thức dữ liệu khác nhau như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video…

Từ học sinh lớp bổ túc đến nghiên cứu sinh tiến sĩ

ERC2019 là cuộc tranh tài đầu tiên về nhận diện cảm xúc dựa trên âm thanh được tổ chức tại Việt Nam.

Cuộc thi tìm kiếm tài năng không giới hạn ở các cá nhân, tổ chức, các nhóm nghiên cứu trong nước và quốc tế.

Khi đăng ký tham dự cuộc thi, các thí sinh được Ban tổ chức cung cấp bộ dữ liệu huấn luyện gồm có 7.442 mẫu, được tổ chức thành các cặp file wave-label như sau:

Wave: dữ liệu âm thanh/tiếng nói theo format PCM 16 Khz, 16 bits, mono; Label: là file văn bản chứa nhãn emotion của file wav tương ứng. Có tất cả 6 lớp nhãn emotion gồm happy, sad, anger, fear, disgust và neutral.

Từ bộ dữ liệu huấn luyện như trên, anh Toàn đã phát triển ứng dụng của mình một cách độc đáo.

“Trên nền tảng sẵn có, mình đã xây dựng một mô hình máy học (sử dụng mạng neuron nhân tạo) có khả năng phân loại được cảm xúc của con người từ bình thường, vui vẻ, buồn bã, giận dữ, sợ hãi, cho đến chán nản thông qua giọng nói.

Sau khi hoàn thành mô hình, mình đã “up” lên hệ thống để thi đấu cùng các thí sinh khác. Ban tổ chức đã chọn ra các mô hình có độ chính xác cao nhất để bước vào vòng chung kết”, anh Toàn thông tin thêm.

Tại vòng chung kết diễn ra vào 15/12/2019, 9 đội thi lọt qua vòng loại đã trực tiếp thuyết trình về mô hình và cách thức thực hiện.

Ban Giám khảo đã kiểm tra tất cả các mô hình của thí sinh dựa trên bộ dữ liệu private test. Mô hình do anh Toàn thực hiện đã đạt được độ chính xác cao nhất và giành được giải nhất của cuộc thi.

Nhiều ứng dụng trong thực tiễn

Theo đánh giá của Ban giám khảo thì với việc có thể nhận dạng được cảm xúc của con người, mô hình của anh Toàn chính là một giải pháp hữu ích có thể ứng dụng vào nhiều lĩnh vực trong cuộc sống. 

Chàng trai không tai và hành trình thắp lửa đam mê khoa học

Theo anh Toàn thì xã hội đang phát triển mạnh mẽ, kéo theo đó là không ít những bất ổn trong quá trình làm việc cũng như về sức khỏe con người.

“Thiết kế mô hình nhận diện cảm xúc, mình muốn góp phần đưa ra những cảnh báo để giúp giảm thiểu các tai nạn.

Sản phẩm này áp dụng rất tốt trong một số lĩnh vực. Ví dụ như: trong sản xuất ô tô, việc đặt thiết bị nhận diện cảm xúc của các tài xế để nhận biết sự mệt mỏi, buồn ngủ, say rượu… để lên tiếng cảnh báo sẽ giúp giảm thiểu tai nạn giao thông.

Hay trong chăm sóc sức khỏe, việc nhận diện người bệnh có các triệu chứng  suy giảm sức khỏe thông qua giọng nói sẽ giúp các bác sĩ có phác đồ điều trị tốt hơn…”, anh Toàn đặt kỳ vọng.

Với những kết quả học hỏi được trong cuộc thi ERC 2019, anh Toàn cũng mong muốn sẽ phát triển sản phẩm của mình lên một bậc mới, có thể ứng dụng rộng rãi trong thực tiễn cuộc sống.

AN NGUYÊN