Изкуственият интелект в науките за гласа

Човечеството се изправя пред една от най-съществените технологични трансформации – навлизането на изкуствения интелект във всички сфери на живота. Тази промяна не е просто техническа, а дълбоко социална и културна, тъй като засяга начина, по който комуникираме, работим и разбираме самите себе си. Особено показателна е ролята на ИИ в науката за гласа – област, в която се срещат технологията и човешката идентичност.

През последните години изкуственият интелект (ИИ) се утвърди като една от най-значимите технологични иновации, която оказва дълбоко влияние върху множество области, включително здравеопазването и комуникацията. Особено силно е въздействието му върху интердисциплинарните области, която изследват човешкия глас като средство за комуникация, изразяване и диагностика. Развитието на ИИ създава нови възможности за анализ, интерпретация и използване на гласови данни, но същевременно поставя и редица етични и професионални въпроси. Именно в този контекст възниква необходимостта от критично осмисляне на взаимодействието между технологии и човешка експертиза.

Една от основните характеристики на ИИ е способността му да обработва големи обеми от данни и да открива сложни зависимости между тях. Моделите на ИИ ни позволяват да обработваме големи обеми от данни и да идентифицираме асоциации и прогнози между променливи, които биха били трудни за разпознаване. Това позволява създаването на по-точни диагностични инструменти и модели за клинично вземане на решения, което означава по-ефективна диагностика на гласови нарушения и по-добро разбиране на вокалните процеси.

Уникалността на човешкия глас

Човешкият глас е сложен и многоизмерен феномен. Той носи информация не само за физиологичното състояние на човека, но и за неговите емоции, идентичност и социален контекст. Човешкият глас е богато и сложно проявление на идентичността. Поради тази причина, гласът се разглежда като дигитален биомаркер, който може да се използва за ранна диагностика и наблюдение на заболявания.

Ролята на експертите

Ларинголози, филолози, лектори по публична реч, вокални педагози имат ключова роля в разработването на ИИ технологии. Те осигуряват качествено етикетиране и интерпретация на данните. Уменията им осигуряват необходимата база за автономно обучение на изкуствен интелект. Освен това допринасят за създаването на по-естествени и приобщаващи гласови системи, които разпознават различни акценти и гласови характеристики.

Уязвими професии и трансформация на труда

Развитието на изкуствения интелект оказва значително влияние върху пазара на труда, особено върху професиите, свързани с глас и комуникация. Сред най-застрашените са оператори в кол центрове, диктори, актьори в дублажа, преводачи и някои обучители по комуникация.

ИИ вече може да генерира синтетична реч, да имитира гласове и да извършва автоматизирани разговори. Това създава риск от автоматизация на тези дейности. Въпреки това, ИИ трябва да се разглежда като инструмент за разширяване на човешките възможности, а не като заместител. Професиите няма да изчезнат напълно, а ще се трансформират. Специалистите ще трябва да развиват нови умения, свързани с работа с технологии, анализ на данни и критично мислене.

Приложения на ИИ

ИИ се използва в множество области:

·       диагностика и лечение

·       гласова биометрия

·       виртуални асистенти

·       обучение по комуникация

·       музикална продукция

Тези технологии подобряват достъпа до услуги и повишават ефективността.

Етични предизвикателства

Развитието на ИИ поставя и сериозни етични въпроси. Сред тях са:

·       злоупотреба с гласови deepfake технологии

·       нарушаване на поверителността

·       алгоритмична пристрастност

Нарастващата зависимост от автоматизирани инструменти носи и рискове от погрешна диагноза. Експертите имат ключова роля за гарантиране на етичното използване на тези технологии.

Интердисциплинарно сътрудничество

Данни показват, че повече от 70% от проучванията не са включвали експерти в областта на гласа и говора. Това е критичен знак за необходимостта от сътрудничество между инженери, учени и специалисти с дългогодишна практика в сферата на речта.

Изкуственият интелект има огромен потенциал да трансформира гласовата наука, като подобри диагностиката, лечението и комуникацията в глобален мащаб, но неговото успешно приложение не зависи единствено от технологичния напредък, а от способността на обществото да го използва отговорно и критично.

Експертите играят ключова роля в този процес, тъй като осигуряват връзката между човешкия опит и технологичните иновации. Тяхното участие гарантира, че системите с изкуствен интелект не само функционират ефективно, но и отразяват сложността, разнообразието и автентичността на човешкия глас.

В същото време развитието на ИИ поставя нови изисквания пред съвременните професии. Вместо да ги елиминира, той ги трансформира, като изисква адаптация, нови умения и активно участие в технологичния прогрес. Именно способността за адаптация ще бъде решаваща за бъдещето на труда.

В крайна сметка въпросът не е дали изкуственият интелект ще замени човека, а как човекът ще го използва. Само чрез балансирано сътрудничество между технологии и човешка експертиза може да се постигне устойчиво развитие, в което иновациите служат на обществото, без да компрометират неговите основни ценности.

* Тази статия е прегледана от изкуствен интелект (Deep Translate, ChatGPT версия 5 и Gemini).

РЕФЕРЕНЦИИ

Lopes L., Medina V., (2025), Ncvs

Babrak, L.M., Menetsky, J., Rebhan, M., Nisato, G., Zingeller, M., Brassier, N. et al. (2019). Traditional and digital biomarkers: Two different worlds? Digital Biomarkers, 3 (2), 92–102. https://doi.org/10.1159/000502000

Bensoussan, Y., Sigaras, A., Rameau, A., Elemento, O., Powell, M., Dorr, D. et al. (2025). Bridge2AI-Voice: An ethically collected, diverse voice dataset linked to health information (version 2.0.1). PhysioNet. https://doi.org/10.13026/gzjs-0535

Briganti, G., & Lechien, J.R. (2025). Voice quality as a digital biomarker in bipolar disorder: A systematic review. Journal of Voice . Extended online publication. https://doi.org/10.1016/j.jvoice.2025.01.002

Kalif, R. M. (2018). Biomarker definitions and their applications. Experimental Biology and Medicine, 243 (3), 213–221. https://doi.org/10.1177/1535370217750088

Evangelista, E., Kale, R., McCutcheon, D., Rameau, A., Gelbard, A., Powell, M. et al. (2024). Current voice data collection practices and limitations of voice artificial intelligence research: A national survey. Laryngoscope, 134 (3), 1333–1339. https://doi.org/10.1002/lary.30691

Evangelista, E. G., Bélisle-Pipon, J.-C., Naunheim, M. R., Powell, M., Gallois, H., Bridge2AI-Voice Consortium, et al. (2024). Voice as a biomarker in health technology: Mapping the evolving landscape of voice biomarkers in the startup world. Otolaryngology–Head and Neck Surgery, 171 (2), 340–352. https://doi.org/10.1002/ohn.830

Firestein, G. S. (2006). A biomarker by any other name... Nature Clinical Practice Rheumatology, 2 (12), 635. https://doi.org/10.1038/ncprheum0348

Hajjar, I., Okafor, M., Choi, J. D., Moore, E. II, Abrol, A., Calhoun, V. D. et al. (2023). Development of digital voice biomarkers and associations with cognitive function, cerebrospinal biomarkers, and neural performance in early Alzheimer's disease. Alzheimer's & Dementia, 15 (1), e12393. https://doi.org/10.1002/dad2.12393

Härmä, A., den Brinker, B., Grossekathöfer, U., Ouweltjes, O., Nallanthighal, S., Abrol, S. et al. (2024). Exploring biomarkers in human vocalizations [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2408.05190

Kim, D. (2024). Developing digital biomarkers using multimodal artificial intelligence technology. National Journal of High School Science, 1 (1), 1–8.

Lima-Filho, LMA, Lopes, LW, & Silva Filho, TM (2024). Integrated Vocal Deviation Index (IVDI): A machine learning model for classifying the overall degree of vocal deviation. Journal of Voice . Extended online publication. https://doi.org/10.1016/j.jvoice.2024.11.002

Macias Alonso, A.K., Hirt, J., Wolfle, T., Gianio, P., & Hemkens, L.G. (2024). Definitions of digital biomarkers: A systematic mapping of the biomedical literature. BMJ Health & Care Informatics, 31 (1), e100914. https://doi.org/10.1136/bmjhci-2023-100914

Motahari-Nezhad, H., Fgaier, M., Abid, MM, Péntek, M., Gulácsi, L., & Zrubka, Z. (2021). Scoping review of systematic reviews of studies based on digital biomarkers [Preprint]. JMIR Preprints. https://doi.org/10.2196/preprints.35722

Robin, J., Harrison, JE, Kaufman, LD, Simpson, W., Yancheva, M., & Rudzicz, F. (2020). Evaluating speech-based digital biomarkers: A review and recommendations. Digital Biomarkers, 4 (3), 99–108. https://doi.org/10.1159/000510922

Sara, J. D. S., Orbelo, D., Maor, E., Lerman, L. O., & Lerman, A. (2023). Guess what we can hear: New voice biomarkers for remote disease detection. Mayo Clinic Proceedings, 98 (9), 1353–1375. https://doi.org/10.1016/j.mayocp.2023.04.017

Vasudevan, S., Saha, A., Tarver, M. E., & Patel, B. (2022). Digital biomarkers: Convergence of digital health technologies and biomarkers. NPJ Digital Medicine, 5 , 36. https://doi.org/10.1038/s41746-022-00624-3

Yao, P., Usman, M., Chen, YH, German, A., Andreadis, K., Mages, K. et al. (2022). Applications of artificial intelligence in office laryngoscopy: A review of the scope. Laryngoscope, 132 (10), 1993–2016. https://doi.org/10.1002/lary.30026