Layered Voice Analysis (LVA™)

A tecnologia LVA baseia-se em um conjunto de parâmetros vocais encontrados, por meio de pesquisa acadêmica e de campo, para correlacionar-se com as principais emoções humanas e em várias combinações para identificar intenções enganosas em cenários da “vida real”. Esses parâmetros vocais foram identificados a partir de um grande repositório de arquivos de áudio capturados em diferentes idiomas e inúmeras situações da vida, desde interrogatórios policiais, passando por centros de contato até experimentos controlados. Muitos dos parâmetros utilizados pela tecnologia da Nemesysco são novos no mundo da fonética e concentram-se nas propriedades descontroladas e, até agora, foneticamente inexplicáveis da voz humana.

O LVA é uma tecnologia de nível de segurança projetada para atender os investigadores profissionais em sua linha de trabalho, fornecendo indicações que direcionam ainda mais o procedimento de investigação para o caminho relevante. A análise de LVA pode ser realizada em tempo real (usando um microfone ou em uma conversa telefônica), bem como off-line em material previamente gravado. O sistema RA7 está usando a tecnologia LVA de maneira altamente controlada, usando conversas roteirizadas, o que permite que o sistema “entenda” quais reações emocionais são esperadas de cada pessoa (assim como quais reações emocionais não são).

Em seus usos de segurança, a tecnologia LVA permite uma melhor compreensão do estado mental e da reação emocional do seu sujeito em um dado momento, detectando as pistas emocionais ocultas em seu discurso. A tecnologia identifica vários tipos de níveis de estresse, processos cognitivos e reações emocionais que se refletem em diferentes propriedades sutis da voz. Esta informação fornece insights sobre a forma como o sujeito pensa, o que o incomoda, o que o excita, sobre quais partes de seu discurso ele está incerto, quais perguntas exigem mais de sua atenção e quais áreas parecem ser questões delicadas para o falante.

O LVA usa um processo matemático único para detectar diferentes tipos de padrões e anomalias no fluxo da fala e classificá-los em termos de estresse, excitação, confusão e outros estados emocionais relevantes, encontrados em nossos 19 anos de pesquisa.