Владимир Морозов - Язык эмоций и эмоциональный слух. Избранные труды Страница 8

Несомненны также различия между указанными каналами и в эволюционно-историческом аспекте: экстралингвистическая коммуникация является значительно более древней по сравнению с лингвистической. Возникновение в процессе эволюции слова как весьма совершенного средства передачи любых видов информации не привело, однако, к умалению эволюционно древней формы экстралингвистической коммуникации. Она продолжает сосуществовать наряду со словом, существенно дополняя и видоизменяя его смысл, а во многих случаях претендуя на самостоятельность. В огромном большинстве ситуаций речевого общения более важным является не столько ЧТО говорит человек, сколько КАК говорит и КТО говорит. Доминирующая роль экстралингвистической информации представляется очевидной в таких специфических видах звуковой коммуникации, как искусство сценической речи и пения. Важнейшим и почти неизученным свойством двухканальной системы речевой коммуникации является взаимодействие каналов лингвистической и экстралингвистической информации, появляющейся во всех звеньях данной системы и на всех этапах обработки речевой информации мозгом.

Человек и ЭВМ – проблемы взаимопонимания

Наиболее удобным, оптимальным, с точки зрения человека, было бы введение информации в ЭВМ не при помощи клавиатуры, а непосредственно с голоса, т. е. естественным речевым средством общения между людьми. Однако сегодня ЭВМ, как известно, не понимает речь человека в должной мере и с должной надежностью, и пользователю нужно прибегать к услугам целого штата «переводчиков» (программистов, операторов), осуществляющих ввод информации в ЭВМ на особом, понятном для ЭВМ языке, а также дешифрующих выданную машиной информацию.

Создание машин 5-го поколения, надежно понимающих речь любого человека, а также говорящих машин является глобальной задачей мировой науки, в решении которой значительные успехи принадлежат Японии, США, Франции. Однако задача эта оказалась настолько трудной, что полностью ее решить пока что не удалось. Например, машина легко распознает речь одного человека или нескольких знакомых ей дикторов, но не желает распознавать незнакомых, понимает речь взрослых и не хочет понимать детей. Если же и удается расширить круг дикторов, то тут же приходится ограничивать объем словаря. Даже могучие современные ЭВМ не в состоянии пока что решить в полной мере такую детскую задачу, как письмо под диктовку. Пусть даже знакомый машине диктор будет читать знакомый ей текст, но простуженным голосом, или не очень внятно, или в шуме – машина его не поймет.

Специалист по данной проблеме доктор технических наук М. Сулуквадзе, работающий в Институте систем управления Академии наук Грузинской ССР, считает, что «автоматическое распознавание речи следует считать одной из наиболее сложных проблем технической кибернетики. Мы не уверены, что она будет полностью решена и через 50 лет, то есть к 2034 году. Под термином „полностью“ подразумевается уровень восприятия и понимания речи человеком в реальных условиях его речевого взаимодействия с другими людьми».

Рис. 9. Раритет

Причина столь упорного «нежелания» ЭВМ научиться в совершенстве понимать речь кроется в индивидуальных и эмоциональных особенностях речи людей, сильно искажающих ту фонетическую структуру стандартного речевого сигнала, на распознавание которого заранее настраивается машина. Так, известно, что речевая информация кодируется формантной структурой (частотой формант и их динамикой). Но частота особенно первых формант существенно зависит от частоты основного тона голоса: повышается при повышении голоса и снижается при понижении основного тона речи. Изменения во времени основного тона голоса – это важнейшее средство эмоциональной выразительности (интонации голоса), и происходят они в связи с эмоциями в пределах до одной, полутора и даже двух октав (!), как это наблюдается при сильном эмоциональном возбуждении. Это и приводит к сильнейшей деформации всей спектральной структуры речи и непониманию речи машиной. По данным Г. Фанта, женские и детские голоса, имеющие повышенную, по сравнению с мужскими, частоту основного тона, характеризуются и повышенными формантными частотами (в среднем на 17–25 %).

Очевидно, в мозгу есть механизм, учитывающий информацию о повышении средних частот формант в связи с повышением основного тона голоса (высота голоса). Потому-то нам практически безразлично, на какой высоте основного тона голоса произносятся слова: произносит ли их мужской, женский или детский голос – разборчивость, понятность речи обеспечиваются.

Но перечисленные трудности – это лишь малая толика всех их, стоящих на пути обучения ЭВМ пониманию речи. Образно говоря, все виды речевой информации – лингвистической и экстралингвистической – как бы «растворены» в звуке голоса человека. Наш слух не испытывает затруднений в их разделении и учете, а машина «затрудняется». Поэтому можно надеяться, что изучение индивидуально-эмоциональных особенностей речи и механизмов, на которые опирается наш слух и мозг при их разделении, позволит наконец окончательно решить и проблему ее автоматического распознавания. Может быть, здесь пригодятся данные о том, что для восприятия и переработки логической и эмоциональной информации речи в мозгу человека имеются два специализированных и вместе с тем взаимодействующих отдела: левое полушарие мозга – для логики, правое – для эмоций. Кстати, в одной из работ под редакцией виднейшего американского специалиста по автоматическому распознаванию речи Уайна Ли описаны алгоритм и устройство распознавания речи, основанные на принципах работы правого полушария мозга (т. е. целостного, а не посегментного анализа, с учетом просодических и экстралингвистических характеристик речевого сигнала).

Взаимодействие человека с компьютером предполагает создание на базе ЭВМ говорящих роботов. Все, конечно, слышали по радио в научно-популярных передачах лишенный каких-либо эмоций голос робота. Безэмоциональность – характерное его свойство, которое и проявляется в голосе. А почему, собственно, робот и его голос должны быть безэмоциональными? Нельзя ли «оживить» его голос интонациями человеческой речи? Ведь эмоциональная окраска голоса делает его эстетически более приятным, психологически совместимым с восприятием человека, а кроме того, она отнюдь не бесполезный акустический аккомпанемент речи, а несет очень нужную информацию, например, о степени важности сообщения, грозящей опасности и т. п.

Вдохнуть эмоции в бездушный мозг робота – одна из задач кибернетической науки, связанная с выделением и формализацией инвариантных акустических признаков, ответственных за эмоциональную окраску звука.

Ясно, что «оживление» речи робота – одна из многих технических задач, решить которую нельзя без знания алфавита акустического языка эмоций. Но, чтобы заложить этот алфавит в электронный мозг робота, необходимо сначала выявить, потом формализовать признаки, ответственные за эмоциональность голоса.

Таким образом, решение проблемы полного взаимопонимания человека и ЭВМ требует эмоционализации компьютера. Необходимо, чтобы робот, так же как и человек, услышав, например, фразу «Я очень рад вас видеть!», произнесенную не нейтрально, а насмешливым голосом, мог бы не только четко воспринять слова (в чем он сейчас явно затрудняется), но и понять эмоциональную интонацию, отрицающую смысл слов. Робот должен понимать наш язык эмоций.

Трудно переоценить практическое значение такого рода автомата, например, для контроля психологического состояния космонавтов, летчиков-испытателей и многих других операторов, которые по характеру своей работы находятся в сложной экстремальной обстановке и от точности действий которых зависит успех дела. Уже есть попытки создания машины, реагирующей на эмоции в голосе человека. Одна из них на основе оценки темпо-ритмических характеристик речи принадлежит группе инженеров, работающих в содружестве с фонетистом Э. Л. Носенко, о чем они сообщили на симпозиуме «Речь, эмоции и личность». На аналогичное устройство, но на основе динамики основного тона получили авторское свидетельство ленинградские ученые (Галунов, Манёров, 1981). Под руководством П. В. Симонова и М. В. Фролова внедрено устройство для регистрации эмоций авиаторов и т. д.

Рис. 10. Проблема человека – проблема робота

Машину-автомат, безошибочно опознающую личность человека по его голосу, наверное, охотно возьмут на службу и криминалисты, ведь в ее беспристрастности и объективности трудно усомниться. Над теоретическими основами создания такой машины успешно трудится грузинский ученый Г. С. Рамишвили.

Заключение

В заключение отметим, что представленные в статье данные о восприятии человеком эмоциональной интонации голоса как одного из важнейших средств экстралингвистической коммуникации впервые получены нами с применением модели не только актерской, но и вокальной речи (пения). Комплекс этих исследований позволил выдвинуть представление об эмоциональном слухе как специфической системе обработки этого рода информации в мозгу человека, входящей в структуру экстралингвистической коммуникации и имеющей древнейшие основы. В ряде работ нами показано, что степень развитости эмоционального слуха может служить одним из объективных критериев принадлежности человека к художественному типу личности (по И. П. Павлову). Практической реализацией этих исследований явилось внедрение разработанных нами тестов и методик для профотбора лиц художественных профессий.