Модуль автоматической оценки разговора (крик, шёпот, нормальная речь)

«Модуль автоматической оценки разговора (крик, шёпот, нормальная речь)» включено в реестр российского ПО: реестровая запись № 32697, решение Экспертного совета (протокол № 157пр от 06.03.2026). Правообладатель — АО «НПК «КРИПТОНИТ». Заявление № 351153 от 12.02.2026.

Статус: Включено в реестр · Этап: В реестре · ПО

Номер заявления: № 351153, зарегистрировано 12.02.2026
Правообладатель: АО «НПК «КРИПТОНИТ»
Реестровая запись: Реестровая запись №32697 от 18.03.2026
Классы ПО: 04.06 Средства разработки программного обеспечения на основе нейротехнологий и искусственного интеллекта

О продукте

Программа для ЭВМ «Модуль автоматической оценки разговора (крик, шёпот, нормальная речь)» предоставляет функциональность для анализа акустических характеристик речи участников диалогов. Модуль позволяет автоматически определять уровень громкости и энергии голоса говорящего, классифицируя речь на три категории: крик, шёпот и нормальный разговор. Классификация речи осуществляется на основании объективных критериев, характеризующих акустические свойства звукового сигнала. Основные критерии включают: 1. уровень громкости (Sound Pressure Level): a. крик характеризуется высоким уровнем громкости, превышающим определённый порог, например, около 80 дБ и выше; b. шёпот имеет низкий уровень громкости, обычно менее 30–40 дБ; c. нормальная речь находится в диапазоне средних значений громкости, примерно от 40 до 70 дБ; 2. энергия сигнала (Energy): a. высокое значение энергии характерно для криков, что отражает значительное напряжение голосовых связок и усилий говорящего; b. низкая энергия сигнализирует о тихих звуках, характерных для шёпота; c. среднее значение энергии соответствует нормальной речи; 3. частотные характеристики (Frequency Spectrum): a. крики часто имеют повышенные значения высоких частот, поскольку эмоции сопровождаются расширением диапазона звуковых колебаний; b. шёпот отличается узким спектром низких частот, обусловленным особенностями артикуляции; c. нормальная речь обладает сбалансированным распределением энергии по всему спектру; 4. тембральные особенности (Timbre): a. голоса людей, находящихся в состоянии стресса или выражающие сильные эмоции, характеризуются особыми тембральными оттенками и неравномерностью звучания; b. тихая речь чаще всего звучит монотонно и приглушённо; c. обычная речь воспринимается естественно и ясно. Приведённые выше критерии учитываются лежащей в основе работы модуля модели, построенной на алгоритмах машинного обучения (обработка аудиосигнала производится путём вычисления временных и частотных характеристик). Вывод результатов может осуществляться через графический веб-интерфейс. Адаптация работы модели к различным условиям окружающей среды и шумовым характеристикам помещений поддерживается через её аугментацию (расширение набора обучающих данных путём применения различных преобразований). Разработанное ПО может использоваться: 1. в области ситуативного поведенческого анализа сотрудников колл-центров, ресторанов и других общественных заведений при осуществлении ими коммуникации с клиентами (имеется возможность интеграции модуля в системы мониторинга качества обслуживания клиентов); 2. в рамках комплексного обеспечения общественной и/или кибер- безопасности автоматизированными способами (идентификация злоумышленников, выявление жертв насилия и т. д.); 3. в качестве вспомогательного средства при проведении поисково-спасательных операций. Пользовательская перспектива относительно разработанного модуля определяется доступными для анализа источниками голосовых данных (как открытых, так и закрытых).

1. Автоматизация классификации речи: ПО способно самостоятельно анализировать поступающий аудиопоток и классифицировать речь на три заданные категории. 2. Интеграция моделей машинного обучения: используются предобученные модели, способные выявлять закономерности в аудиоданных и давать точные прогнозы относительно типа речи. 3. Поддержка адаптивной настройки порогов: может быть реализовано управление балансом между обнаружением и ложными срабатываниями. Таким образом регулируется порог уверенности модели в зависимости от специфики условий записи (шумовые помехи, общее качество записи). 4. Вычисление временных меток: производится определение границ сегментов речи, в которых возникает один из трёх классов речи. 5. Отображение результатов анализа: информация об определённой категории речи отображается на экране (модель возвращает метку класса; «уверенность в результате» (Confidence Score); и временные метки (Timestamp), в которых определён класс речи). 6. Архивирование и хранение истории анализа: все рассчитанные показатели при необходимости могут быть сохранены, обеспечивая, таким образом, возможность последующего детального анализа конкретных фрагментов записей. 7. Формирование отчётов: возможность генерации (при необходимости) сводных отчётов по результатам анализа разговоров за выбранный период времени. 8. Настройка уведомлений: настраиваемые оповещения позволяют информировать оператора о случаях обнаружения экстремальных форм речи (например, криков или продолжительного шёпота). 9. Совместимость с различными системами записи: поддерживается аудиозапись в одном звуковом канале формата PCM с частотой дискретизации 16 кГц и битностью 16 бит. 10. Графический интерфейс: визуальное представление результатов (результаты выводятся в интерфейсе командной строки — Command Line Interface, CLI) обеспечивает комфортное взаимодействие пользователей с модулем. 11. Высокая производительность: программа способна обрабатывать большие объёмы данных практически в реальном времени (в зависимости от возможностей аппаратных ресурсов). Приведённый выше перечень охватывает ключевые функциональные характеристики представленного программного обеспечения, обеспечивающего эффективную оценку типа речи в автоматизированном режиме.

Свидетельство Роспатента: № 2025682434 от 22.08.2025
Код ОКПД 2: 58.29.3 Обеспечение программное для загрузки
ИНН правообладателя: 9701115253
Государство регистрации: Россия
Документация: kryptonite.ru
Стоимость и лицензия: kryptonite.ru

По карточке заявления на сайте реестра, обновлена там 05.02.2026.

Решения Экспертного совета

Включить в реестр — протокол № 157пр от 06.03.2026, голосование: за 23, против 0, воздержались 0; поручение оператору от 18.03.2026
- Класс программного обеспечения: Средства разработки программного обеспечения на основе нейротехнологий и искусственного интеллекта
- Специальный признак об отнесении программного обеспечения к сфере искусственного интеллекта: Устанавливать

История заявления

18.03.2026 — реестровая запись № 32697
06.03.2026 — решение Экспертного совета: Включить в реестр (протокол № 157пр)
12.02.2026 — появилось в списке со статусом «Включено в реестр»

Другие продукты правообладателя

Модуль транскрибирования голосовой информации — Включено в реестр
Модуль поиска именованных сущностей в тексте — Включено в реестр
Модуль определения языка разговора — Включено в реестр
Модуль определения возрастной группы — Включено в реестр
Модуль машинного перевода текста на русский язык для языковой пары английский-русский — Включено в реестр
Модуль выделения речевых и неречевых участков (шумовых, гудков, автоответчиков) — Включено в реестр
Конструктор запросов «Альбит» — Включено в реестр
Рутил. Модуль планирования и выполнения алгоритмических задач — Включено в реестр

Все заявления — АО «НПК «КРИПТОНИТ»

Модуль автоматической оценки разговора (крик, шёпот, нормальная речь)

О продукте

Решения Экспертного совета

История заявления

Другие продукты правообладателя

Похожие продукты в классе 04.06

Читайте также