Теоретический аспект исследования заключается в сравнении культурных особенностей отражения эмоционального состояния в характеристиках речи детей. Практическим выходом будет являться возможность использования полученных данных перцептивного исследования о распознавании взрослыми эмоционального состояния ребенка – для лучшего понимания специалистами состояния ребенка; в качестве нормативных данных – при работе с детьми с нарушением развития разной этиологии. Данные по автоматическому распознаванию эмоционального состояния могут быть использованы при создании интерфейсов, при создании систем для обучения детей с атипичным развитием (в частности – аутистов). Таким образом, по теоретической значимости и практическому применению предлагаемый проект не имеет аналогов и может быть выполнен на высоком профессиональном уровне, соответствующем мировому.
Актуальность исследования обусловлена теоретической значимостью проблемы распознавания эмоционального состояния по характеристикам голоса и речи. Решаемая в рамках проекта проблема выявления параметров речевого сообщения, необходимых и достаточных для определения эмоционального состояния по характеристикам речи, обладает научной новизной и актуальностью, определяемой теоретической и прикладной значимостью исследования. Теоретической значимостью кросс-лингвистического исследования является выявление культурных особенностей отражения эмоционального состояния в характеристиках речи детей на материале двух разных языковых семей - индоевропейских (славянская группа) и дравидийских языков (тамильская группа). Прикладной аспект заключается в получении данных об отражении в характеристиках голоса и речи разных эмоциональных состояний на выборке типично развивающихся детей и возможности дальнейшего использования этих данных при работе с детьми с нарушениями развития. Многие нарушения развития или атипичное развитие детей сопровождаются нарушением эмоциональной сферы, что затрудняет, а в ряде случаев, делает невозможным социальную адаптацию ребенка в обществе. Актуальным является использование разных алгоритмов автоматизированной оценки эмоциональных состояний по характеристикам речи, которые ранее использовались при анализе конкретного языка, что позволит применить данные по автоматическому распознаванию эмоционального состояния при создании интерфейсов и систем для обучения детей с атипичным развитием и нарушением развития, сопровождающихся нарушением эмоциональной сферы.