Машинне навчання може допомогти діагностувати розлади голосу

смарт-сенсор ml розлад голосу img 1110
Розумний датчик і алгоритми машинного навчання можуть допомогти 1 з 14 американців працездатного віку, які страждають від небезпечних розладів голосу, претендує на новий дослідницький проект Лабораторією комп’ютерних наук і штучного інтелекту Массачусетського технологічного інституту (CSAIL) і Массачусетською загальною лікарнею (MGH).

Деякі з розладів голосу, якими цікавилася команда, були такими, що можуть призвести до утворення вузликів або поліпів на голосових зв’язках людини, що може заважати регулярній промови. Цей ефект іноді спостерігається у співаків, учителів або людей, які працюють на інших роботах, які вимагають від них використання голосу з високою інтенсивністю протягом тривалого часу.

Рекомендовані відео

Створивши неінвазивний переносний акселерометр, який можна підключити до звичайного смартфон, дослідники Массачусетського технологічного інституту вважають, що вони можуть мати важливий діагностичний інструмент у своїх руках.

Пов'язані

  • Ноутбук Lambda з машинним навчанням — це замаскований Razer
  • Глибоке навчання А.І. допомагає археологам перекладати стародавні таблички
  • Навчальні упередження, виявлені у дітей, можуть допомогти зробити ШІ. технологія краща

«Ми не вимірюємо мову, а скоріше вимірюємо рух голосових зв’язок людини через її шию», — сказала докторант Массачусетського технологічного інституту Марзіє Гассемі Digital Trends. «Це може бути важливим для конфіденційності, оскільки він не вловлює звук. Я можу уявити, що людям може бути незручно носити такий інструмент протягом тижня вдома, якби він записував те, що вони говорять, але ми використовуємо інший підхід».

У дослідженні учасники були розділені на одну з двох груп: або пацієнти з діагностованими розладами голосу, або контрольна група без таких проблем. Потім вони носили акселерометри під час повсякденної діяльності, фіксуючи 110 мільйонів «глоттальних імпульсів», що стосуються кожного відкриття та закриття голосових складок суб’єкта. Використовуючи машинне навчання, дослідники змогли використовувати ці дані, щоб розробити систему, здатну розрізняти тих, хто має розлад голосу, і тих, хто його не має.

У реальному світі такі інструменти можуть використовуватися для діагностики різноманітних голосових розладів або для перевірки ефективності лікування. «Цей тип сигналу акселерометра дійсно має великий потенціал для використання в майбутньому для діагностики всіляких станів», — продовжив Гассемі.

Разом із перевагою конфіденційності це може стати дуже корисним інструментом для клініцистів, які хвилюються за конкретних пацієнтів.

Рекомендації редакції

  • Оптичні ілюзії можуть допомогти нам створити наступне покоління ШІ
  • Дитячі камери допомагають А.І. вчити дивитися на світ очима дитини
  • Сканування мозку може допомогти виявити, чи підійдуть антидепресанти пацієнту
  • Директор Yakuza вважає, що еволюція PS5 буде зосереджена на штучному інтелекті. і машинне навчання
  • DeepSqueak — це штучний інтелект з машинним навчанням. що показує, про що балакають пацюки

Оновіть свій спосіб життяDigital Trends допомагає читачам стежити за динамічним світом технологій завдяки всім останнім новинам, цікавим оглядам продуктів, проникливим редакційним статтям і унікальним у своєму роді коротким оглядам.