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作者︰來源︰太平洋電腦網

2019-06-24

據外媒報道稱,華盛頓大學(University of Washington)的研究人員近日開發了一種新的可以監測人們在睡眠時的心跳停止情況非接觸式工具。智能揚聲器或智能手機的一項新技術可以讓設備探測到無區域呼吸的喘息聲並啟動呼救。這個概念驗證工具是使用從911電話中捕捉到的真實的無地域呼吸實例開發的,它平均97%的時間在20英尺(或6米)之外探測到無地域呼吸事件。

華盛頓大學保Paul G. Allen計算機科學與工程學院( School of Computer Science & Engineering)副教授、通訊作者之一Shyam Gollakota說,很多人家里都有智能揚聲器,這些設備具有驚人的功能,我們可以都可以利用它們。我們設想了一種非接觸式系統,它可以連續被動地監測臥室的非接觸式呼吸事件,並提醒附近的任何人來做心肺復甦術。如果沒有做出回應,該設備就會自動撥打911。

根據急救電話的am8,約有50%的心髒驟停患者存在無定向呼吸,而進行無定向呼吸的患者往往有更大的生存機會。華盛頓大學醫學院麻醉學和疼痛醫學助理教授Jacob Sunshine博士是該研究的共同通訊作者,他說︰“這種呼吸發生在患者的氧氣水平非常低的時候,這是一種喉音上的喘息聲,它的獨特性使它成為一個很好的音頻生物標志物,可以用來識別一個人是否患有心髒驟停。”

研究人員從真實的電話中收集了無性呼吸的聲音,並在2009年至2017年間收集了162個電話,在每次無性呼吸開始時提取2.5秒的音頻,總共得到236個片段。研究小組在不同的智能設備上︰亞馬遜的Alexa、iPhone 5s和三星的Galaxy S4捕捉了這些錄音,並使用各種機器學習技術將am8集提升到7316個正片段。

艾倫學院(Allen School)的博士生Justin Chan說︰“我們在不同的距離播放這些例子,來模擬如果病人在臥室的不同位置,听起來會是什麼樣子。我們還添加了不同的干擾聲音,比如貓和狗的聲音、汽車的喇叭聲、空調的聲音,以及你在家里通常能听到的聲音。”

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對于負am8集,研究小組使用了83小時的睡眠研究期間收集的音頻am8,得到了7305個聲音樣本。這些剪輯包含了人們在睡覺時發出的典型聲音,比如打鼾或阻塞性睡眠呼吸暫停。從這些am8集中,研究小組使用機器學習創建了一個工具,當智能設備被放置在距離產生聲音的揚聲器6米遠的地方時,97%的情況下可以檢測到無定向呼吸。

接下來,研究小組對該算法進行了測試,以確保它不會意外地將打鼾等不同類型的呼吸劃分為無區域呼吸。Chan說︰“我們不想向緊急服務am8亞美最新入口或親人發出不必要的警報,所以降低假陽性率很重要。”

對于睡眠實驗室am8,該算法錯誤地將呼吸聲音分類為0.14%的時間的呼吸聲。 對于單獨的音頻片段,誤報率約為0.22%,其中志願者在自己家中睡覺時記錄了自己。 但是當團隊使用該工具將某些東西歸類為無人機呼吸時,只有當它至少間隔10秒檢測到兩個不同的事件時,兩個測試的誤報率降至0%。

該團隊設想,這種算法可以像應用程序一樣運行,或者像Alexa那樣在人們睡覺時在智能揚聲器或智能手機上運行。Gollakota說︰“這可以在Alexa中包含的處理器上本地運行。它是實時運行的,所以你不需要存儲任何東西,也不需要把任何東西發送到雲端。”研究人員計劃通過UW分拆聲音生命科學將這項技術商業化。


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