Αναγνώριση προσωπικότητας από σπεκτογράμματα φωνής σε διαφορετικές χρονικές κλίμακες - Παντελαίος, Νικόλαος (Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. Τομέας Σημάτων, Ελέγχου και Ρομποτικής, 2018)
Ο κλάδος της ψυχολογίας έχει για πολλές δεκαετίες ασχοληθεί με την εύρεση ενός μοντέλου περιγραφής της Προσωπικότητας. Με τον όρο Προσωπικότητα αναφερόμαστε σε συγκεκριμένες δια- φορές σε χαρακτηριστικά πρότυπα σκέψης, αισθημάτων και συμπεριφοράς. H προσωπικότητα καθορίζει τους τρόπους που επικοινωνεί και αλληλεπιδρά το άτομο. Δεδομένου της σημασίας της για την επικοινωνία και την ανάπτυξη των διαπροσωπικών σχέσεων στη σημερινή εποχή της ραγδαίας τεχνολογικής ανάπτυξης, η μελέτη της Αναγνώρισης Προσωπικότητας κρίνεται πιο σημαντική από ποτέ. Υπάρχουν διάφοροι τρόποι αναπαράστασης της προσωπικότητας και οι πιο διαδεδομένοι από αυτούς δίνουν μια ικανή αναπαράσταση για την αποκωδικοποίηση της προσωπικότητας. Η μελέτη της Προσωπικότητας και ο συνολικός κλάδος που αυτή εντάσσεται, επικεντρώνεται στην εξαγωγή χαρακτηριστικών μέσα από προγραμματιστικά μοντέλα και κατα συνέπεια στην κατηγοριοποίηση τους στην αντίστοιχη κλάση. Οι διάφοροι αλγόριθμοι κατηγοριοποίησης έχουν εξελιχτεί στην πάροδο των χρόνων και οι πιο πρόσφατες τεχνικές συμπεριλαμβάνουν νευρωνικά δίκτυα τόσο απλούστερα, όσο και πολύπλοκα νευρωνικά δίκτυα με ανάδραση. Η μελέτη της Προσωπικότητας γίνεται με κάθε δυνατό μέσο, συγκεκριμένα από την ανάλυση ήχου, κειμένου, εικόνας, βίντεο και κάθε άλλου διαθέσιμου μέσου καθώς και συνδυασμού αυτών. Στην εργασία αυτή θα ασχοληθούμε με την Αναγνώριση Προσωπικότητας με την κατηγοριοποίηση αυτής να γίνεται μέσω ανάλυσης Σπεκτογραμμάτων που εξάγονται από το ηχητικό σήμα και με τη χρήση νευρωνικών δικτύων καταλήγουμε στην εκπαίδευση αυτών και στην τελική πρόβλεψη της Προσωπικότητας. Μετά την εξαγωγή Σπεκτογραμμάτων από τον ήχο, ακολουθεί η ανάλυση των Σπεκτογραμμάτων από Αυτόματους Κωδικοποιητές για την κατάλληλη μετατροπή τους που οδηγεί στα επόμενα στάδια ανάλυσης και μελέτης της εργασίας. Στην παρούσα εργασία μετά την εξαγωγή διαφορετικών χρονικών κλιμάκων από την αρχική είσοδο Σπεκτογραμμάτων , αυτές συνθέτονται, για την εξαγωγή περισσοτέρων χαρακτηριστικών. Με αυτή τη μέθοδο μπορούμε να κάνουμε μια προσέγγιση με καλά αποτελέσματα όσον αφορά την Αναγνώριση Προσωπικότητας. Στη συνέχεια εφαρμόζουμε τις ίδιες αυτές αρχιτεκτονικές και μεθόδους για την Αναγνώριση Συναισθήματος, για την καλύτερη επαλήθευση αυτών των μεθόδων αλλά και για τη σύγκριση των δύο κλάδων στο βαθμό που αυτό καθίσταται δυνατό. Συγκεκριμένα το μοντέλο που χρησιμοποιούμε διαχωρίζει τη διαδικασία σε στάδια. Στο πρώτο στάδιο εισάγουμε σαν είσοδο του δικτύου Σπεκτογράμματα που έχουν εξαχθεί από τη Φωνή και τα τροφοδοτούμε στον Αυτόματο Κωδικοποιητή. Εκπαιδεύοντας τον Κωδικοποιητή για διαφορετικές χρονικές Κλίμακες αποθηκεύουμε το εκπαιδευμένο δίκτυο για το επόμενο στάδιο. Διαχωρίζοντας τον Αυτόματο Κωδικοποιητή στο μεσαίο επίπεδο, καταλήγουμε στην εξαγωγή Χαρακτηριστικών από το αρχικό Σπεκτόγραμμα εισόδου. Αυτά τα Χαρακτηριστικά περνούν από τα επόμενα επίπεδα(από 3 - 5 επίπεδα) που είναι είτε Συνελικτικού Δικτύου επίπεδα, είτε επίπεδα πλήρως Συνδεδεμένου Δικτύου και στο τελευταίο στάδιο καταλήγουν στο επίπεδο εξόδου που καθορίζει τη δυαδική απόφαση για το κάθε δεδομένο εισόδου. Αν κάνουμε την διαδικασία εκπαίδευσης του Αυτόματου Κωδικοποιητή για διαφορετικές Κλίμακες, χρησιμοποιώντας διαφορετικά είδη πυρήνα, παίρνουμε εξαγωγή Χαρακτηριστικών σε διαφορετικές Χρονικές Κλίμακες και στη συνέχεια δοκιμάζουμε την συνένωση των διαφόρων κλιμάκων σε ένα είδος ιεραρχικού μοντέλου. Τα αποτελέσματα που παίρνουμε είναι για τα βασικά πειράματα στο μέσο όρο των 5 αξόνων της Προσωπικότητας στο 58:59%, χρησιμοποιώντας Μηχανές Υποστήριξης Διανυσμάτων καθώς και Ανάλυση Κυρίων Συνιστωσών. Στη συνέχεια τα αποτελέσματα για ένα απλό νευρωνικό δίκτυο δύo επιπέδων είναι στο 61:50% για το μέσο όρο των 5 αξόνων. Για διαφορετικές χρονικές Κλίμακες και Προεκπαίδευση στη βάση δεδομένων Αναγνώρισης Συναισθήματος, παίρνουμε μέσο όρο των 5 αξόνων της Προσωπικότητας 67:25%. Για εξαγωγή χαρακτηριστικών από Σπεκτογράμματα έχουμε μέσο όρο κλάσεων 63:15% και τελος, εφαρμόζοντας τις αρχιτεκτονικές συνένωσης διαφορετικών χρονικών Κλιμάκων παίρνουμε 68:51% για τους 5 άξονες της Προσωπικότητας.