Разработка веб-приложения для визуализации результатов анализа модели распознавания нежелательных вокализаций - Вадим Николаевич Таратонов; Константин Георгиевич Резников (Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, 2025)
Расстройство аутистического спектра (РАС) является одной из актуальных проблем современного общества. Подсчет количества вокализаций у детей с РАС представляет собой важную задачу для диагностики и мониторинга их поведения. Эффективным механизмом подсчета таких вокализаций при наличие большой выборки звуковых дорожек могут служить методы машинного обучения, а для визуализации полученных результатов – современные веб-технологии. Статья посвящена разработке веб-приложения, предназначенного для визуализации результатов анализа, проводимого моделями, которые распознают и классифицируют нежелательные вокализации. Основу инструментария составляют методы глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN) способные классифицировать и подсчитывать количество нежелательных вокализаций у детей с аутизмом в условиях учебного занятия на основе аудиозаписей. Используя новейшие веб-технологии, приложение предоставляет интерактивные информационные панели, настраиваемые визуализации данных и аналитику в реальном времени, что позволяет пользователям эффективно изучать закономерности, тенденции и показатели эффективности проводимых с детьми занятий. Предложенная в работе модель показывает высокие результаты классификации вокализаций.