Савченко Людмила Васильевна

Старший научный сотрудник Лаборатории теоретических основ моделей искусственного интеллекта Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и доцент кафедры информационных систем и технологий факультета информатики, математики и компьютерных наук нижегородского кампуса. Кандидат технических наук с 2017 года. В 2008 году окончила Нижегородский государственный технический университет им. Р. Е. Алексеева по специальности «Прикладная математика и информатика» с квалификацией «Математик, системный программист». Карьеру начинала в промышленности: с 2007 по 2012 год работала инженером-программистом в ООО «Тэлма», затем с 2012 по 2017 год преподавала в НГЛУ им. Н. А. Добролюбова. В НИУ ВШЭ пришла в 2017 году. В 2024 году прошла повышение квалификации по программе НИУ ВШЭ «Основные понятия искусственного интеллекта и применение его для решения задач в рамках специальности (продвинутый уровень)».

Ведёт дисциплины, связанные с машинным обучением и анализом данных, на программах «Программная инженерия», «Прикладная математика и информатика» и «Бизнес-информатика». В 2025/2026 учебном году читает «Анализ данных и машинное обучение», «Машинное обучение» и «Обработку естественного языка», в наборе 2026/2027 года к ним добавляется научно-исследовательский семинар «Введение в машинное обучение». В предыдущие годы вела «Искусственный интеллект», англоязычный проектный семинар Computer Vision for Mobile Devices для магистрантов направления «Прикладная математика и информатика», «Алгоритмы машинного обучения в медицинской информатике» для магистратуры «Бизнес-информатика», «Математику и Python для анализа данных», «Программирование на Python» для студентов факультета менеджмента, проектный семинар «Основы программирования» и научно-исследовательский семинар «Методы интеллектуального анализа данных и компьютерной лингвистики».

Научные интересы — распознавание и обработка речи. Исследования сосредоточены на нечётком фонетическом кодировании речевых сигналов, авторегрессионном моделировании речи, измерении разборчивости и оценке качества произношения, а также на распознавании эмоционального состояния говорящего по голосу и видеоряду. В базе публикаций НИУ ВШЭ к её профилю привязано 26 работ; профиль ORCID содержит 20 записей.

Среди публикаций — статья «Towards the creation of reliable voice control system based on a fuzzy approach» в Pattern Recognition Letters (2015), «Fuzzy Phonetic Encoding of Speech Signals in Voice Processing Systems» в Journal of Communications Technology and Electronics (2019) и параллельная русская версия «Нечёткое фонетическое кодирование речевых сигналов в системах обработки речевой информации» в журнале «Радиотехника и электроника» (2019). В 2020 году в «Информационных технологиях» вышла работа «Распознавание изолированных слов на основе взвешенного голосования дикторозависимых нейросетевых моделей». Позднее опубликованы «Classifying emotions and engagement in online learning based on a single facial expression recognition neural network» в IEEE Transactions on Affective Computing (2022), «Three-way classification for sequences of observations» в Information Sciences (2023), «Fast Search of Face Recognition Model for a Mobile Device Based on Neural Architecture Comparator» в IEEE Access (2023) и «TreeDQN: Sample-efficient off-policy reinforcement learning for combinatorial optimization» в Knowledge-Based Systems (2026). Отдельная линия работ посвящена измерительным задачам речевой акустики и выходит в «Измерительной технике» и её английской версии Measurement Techniques — в частности, «Method of a voice source acoustic analysis in real time» и «Method of voice source coding with data compression based on the linear prediction model» (обе 2025).

Результаты публикационной работы отмечены университетскими надбавками: за публикацию в журнале из Списка А — в 2023/2024, 2024/2025 и 2025/2026 годах, за публикацию в международном рецензируемом научном издании — в 2019/2020 году.