Машинное обучение может помочь диагностировать голосовые нарушения

умный датчик мл расстройства голоса img 1110
Умный датчик и алгоритмы машинного обучения могут помочь каждому четырнадцатому американцу трудоспособного возраста, страдающему от серьезных нарушений голоса. утверждает новый исследовательский проект Лабораторией компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) и Массачусетской больницей общего профиля (MGH).

Некоторые из голосовых нарушений, которые интересовали команду, могли привести к образованию узелков или полипов на голосовых связках человека, что может мешать регулярному произношению речи. Этот эффект иногда наблюдается у певцов, учителей или людей, выполняющих другие работы, которые требуют от них использования голоса с высокой интенсивностью в течение длительного времени.

Рекомендуемые видео

Создав неинвазивный носимый акселерометр, который можно подключить к обычному смартфонИсследователи Массачусетского технологического института считают, что у них в руках может быть важный диагностический инструмент.

Связанный

  • Ноутбук Lambda для машинного обучения — это замаскированная Razer
  • Глубокое обучение ИИ помогает археологам переводить древние таблички
  • Предвзятость к обучению, обнаруженная у детей, может помочь сделать ИИ технология лучше

«Мы не измеряем речь, а скорее измеряем движение голосовых связок человека через шею», — рассказала Digital Trends аспирант Массачусетского технологического института Марзи Гассеми. «Это может быть важно для конфиденциальности, поскольку он не улавливает звук. Я могу себе представить, что людям может быть неудобно носить такой инструмент в течение недели дома, если он записывает то, что они говорят, — но мы применяем другой подход».

В ходе исследования испытуемые были разделены на две группы: либо пациенты с диагностированными нарушениями голоса, либо контрольная группа без таких проблем. Затем они носили акселерометры во время своей повседневной деятельности, фиксируя 110 миллионов «голосовых импульсов», то есть каждое открытие и закрытие голосовых связок испытуемого. Используя машинное обучение, исследователи смогли использовать эти данные, чтобы создать систему, способную различать людей с голосовыми нарушениями и тех, у кого их нет.

Внедренные в реальный мир, такие инструменты могут использоваться для диагностики различных голосовых нарушений или для проверки эффективности лечения. «Этот тип сигнала акселерометра действительно имеет большой потенциал для использования в будущем для диагностики всех видов состояний», — продолжил Гассеми.

Вместе с «коммерческим преимуществом» конфиденциальности это может оказаться чертовски полезным инструментом для врачей, беспокоящихся о конкретных пациентах.

Рекомендации редакции

  • Оптические иллюзии могут помочь нам создать ИИ следующего поколения
  • Камеры, установленные на детях, помогают искусственному интеллекту. научиться смотреть на мир глазами ребенка
  • Сканирование мозга может помочь определить, подействуют ли антидепрессанты на пациента
  • Директор Yakuza считает, что эволюция PS5 будет сосредоточена на искусственном интеллекте. и машинное обучение
  • DeepSqueak — это искусственный интеллект с машинным обучением. это показывает, о чем болтают крысы

Обновите свой образ жизниDigital Trends помогает читателям быть в курсе быстро меняющегося мира технологий благодаря всем последним новостям, забавным обзорам продуктов, содержательным редакционным статьям и уникальным кратким обзорам.