语音助手被用于检测心脏骤停,将大大提升患者存活率( 二 )
研究人员利用机器学习技术 , 创建了额外的音频剪辑 , 将数据集增加到总共7316个 。 他们还创建了一个包括7305个剪辑的数据集 , 这些数据集包括人们在睡觉时产生的声音 。 随后通过机器学习算法分析所有这些声音 。 如果监听到呼吸异常 , 该系统首先会向附近的人寻求心肺复苏帮助 , 但如果没有反应 , 则会自动拨打急救电话 。
----语音助手被用于检测心脏骤停 , 将大大提升患者存活率//----
训练是有目的的、多样化的(例如通过在不同的电话和扬声器上捕获记录) , 以尽可能多地避免误报 , 并且初始准确率似乎很高 。 当人工智能检测到一个单一事件时 , 它只在0.22%或更少的情况下错误识别了呼吸 , 但当它至少间隔10秒倾听事件时 , 它却能完美地探测到 。
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