Постановка проблемы. В настоящее время весьма актуальными являются проблемы определения по голосу человека эмоций с формированием математических моделей по результатам анализа оцифрованных голосов и проблемы морфинга голоса. Известны определенные подходы к решению задачи морфинга в части изменения голоса и применяемых алгоритмов для определения параметров эмоций голосов. Одним из возможных вариантов решения задачи изменения голоса является метод наименьших квадратов (МНК).
Цель. Исследовать возможность применения МНК для изменения и формирования эмоций голоса человека (робота).
Результаты. Определены оптимальные значения размерности порядка полинома и числа отсчетов в каждом окне звуковой записи по критерию совпадения заданных и полученных звуковых амплитуд голоса. Результаты можно про-слушивать и сравнивать с исходными голосами. На основании созданной базы голосов эмоций рассчитаны коэффициенты МНК образца. Проведена проверка обратного расчета по этим коэффициентам. Далее, используя первую неэмо-циональную запись, по коэффициентам восстановлены эмоции. По этим же коэффициентам восстановлены эмоции для другого диктора той же фразы эмоций. Оценка проведена на основании метода, разработанного авторами, как сумма делений для заданных и полученных образцов эмоций.
Практическая значимость. При использовании в качестве базы эталонные эмоции и разработанный алгоритм трансформации эмоций голосов предлагаемый метод обеспечивает восстановление исходной эмоции с допустимым качеством звучания. Решение задачи морфинга голоса актуально для индустрии робототехники, а также полезно в учебных целях для обучения дикторов, артистов, студентов, аспирантов сценических вузов.