Дана магістерська дисертація присвячена розробленню та реалізації алгоритмічно-програмного методу для визначення активного мовця. В ході даної магістерської дисертації було проаналізовано ряд існуючих способів та методів виявлення активного мовця, запропоновано новий метод з мультимодальною архітектурою, яка інтегрує аудіо, відео та поведінкові ознаки за допомогою глибоких нейронних мереж, такий підхід забезпечує рівень точності виявлення активного мовця до 93%, що перевищує точність проаналізованих аналогічних методів на 2-3%. У даній магістерській дисертації розроблено програмне забезпечення для визначення активного мовця.