{"id":373507,"date":"2021-04-16T10:48:23","date_gmt":"2021-04-16T08:48:23","guid":{"rendered":"https:\/\/iotworlds.com\/?p=373507"},"modified":"2021-04-16T10:48:34","modified_gmt":"2021-04-16T08:48:34","slug":"emotion-sensing-kopfhoerer-powered-by-machine-learning-mit-iot-um-ihr-leben-besser-zu-machen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/iotworlds.com\/de\/emotion-sensing-kopfhoerer-powered-by-machine-learning-mit-iot-um-ihr-leben-besser-zu-machen\/","title":{"rendered":"Emotion-Sensing Kopfh\u00f6rer Powered by Machine Learning mit IoT: Um Ihr Leben besser zu machen!"},"content":{"rendered":"\n

Die Vierte industrielle Revolution f\u00fchrt unsere Gesellschaft zu einem schnellen \u00dcbergang in die Zeitalter der Digitalisierung, die tief und unweigerlich die Art und Weise beeinflusst und ver\u00e4ndert, wie Mensch-zu-Menschen und Mensch-zu-Computer-Interaktion durchgef\u00fchrt wird.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

IoT ist die Art und Weise, die Daten f\u00fcr verschiedene Zwecke (Nutzung maschineller Lernmodelle, Analyse usw.) einzubringen, die einen gro\u00dfen Einfluss auf die industrielle Revolution<\/strong> haben, indem sie den Alltag der Menschen verbessern und st\u00e4rken. Gleichzeitig strebt die Gesellschaft als Ganzes nach mehr Lebensqualit\u00e4t, und dazu m\u00fcssen Gesundheitsfragen besser \u00fcberwacht und behandelt werden. Infolgedessen bereichert sich die Internet of Things (IoT)<\/strong> -Szene durch die Entwicklung neuer Ger\u00e4te in den verschiedenen Marktsegmenten dieser Branche.<\/p>\n\n\n\n

Denken Sie an die Situation, Sie verwenden Kopfh\u00f6rer, um die Musik zu h\u00f6ren, und stellen Sie sich auch vor, was passiert, wenn das gleiche Ger\u00e4t Ihre Valence-Erregung (Emotionserkennung) sowie Ihre Gesundheit im Backend mit Hilfe von Biosignalen aus dem K\u00f6rper \u00fcberwacht<\/strong> . Diese Idee k\u00f6nnte mit der Kombination aus IoT, tragbarem Biosignalsensor, K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) und Cloud auf hochautomatisierte und skalierbare<\/strong>Weise m\u00f6glich gemacht werden. Denken Sie an die Situation, Sie verwenden Kopfh\u00f6rer, um die Musik zu h\u00f6ren, und stellen Sie sich auch vor, was passiert, wenn das gleiche Ger\u00e4t Ihre Valence-Erregung (Emotionserkennung) sowie Ihre Gesundheit im Backend mit Hilfe von Biosignalen aus dem K\u00f6rper \u00fcberwacht. Diese Idee k\u00f6nnte mit der Kombination aus IoT, tragbarem Biosignalsensor, K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) und Cloud auf hochautomatisierte und skalierbare Weise<\/strong>m\u00f6glich gemacht werden.<\/p>\n\n\n\n

Was sind Wearable Sensoren?<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Es ist ein Ger\u00e4t in direktem Kontakt mit dem menschlichen K\u00f6rper, um die physiologischen Daten zu extrahieren<\/strong>. Wearable-Sensoren kommen im Bereich der Kommerzialisierung und medizinischen Forschung<\/strong>voran.<\/p>\n\n\n\n

Das Internet der Dinge, das auf dem Gebiet der tragbaren Ger\u00e4te angewendet wird, stellt eine disruptive Kombination von Technologien dar, die eine gr\u00f6\u00dfere Anpassung und R\u00fcckverfolgbarkeit von Parametern erm\u00f6glichen und somit das allgemeine Wohlbefinden der Menschen verbessern k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Abbildung 1:Datenerfassung im Wearable Sensor<\/p>\n\n\n\n

Emotion Sensing Technologien in Aktion mit Machine Learning<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Es gibt einige Emotionen-Erkennung\/Sensor-Technologien, die bereits in der realen Welt eingef\u00fchrt wurden.<\/p>\n\n\n\n

Emotion-Sensing mit physiologischen Signalen:<\/strong> Dazu geh\u00f6rt das Armband, das Emotionserkennung als eine seiner Merkmale hat. Diese Technologie, bei der die Sensoren in das Armband eingebettet sind, extrahiert verschiedene Daten wie Herzfrequenz (HR), Blutdruck (BP) und Temperatur,<\/strong> um den emotionalen Zustand zu definieren. Diese Art von Technologie hat eine breite Palette von Anwendungen, die bei der Vorhersage potenzieller Gesundheitsprobleme hilft (Fr\u00fcherkennung) und \u00dcberwachung der t\u00e4glichen Aktivit\u00e4ten. Diese Ger\u00e4te senden sogar regelm\u00e4\u00dfig vollst\u00e4ndig analysierte Berichte mit m\u00f6glichen Schwachstellen\/Gesundheitsprognosen an die zugewiesenen \u00c4rzte\/\u00c4rzte.<\/p>\n\n\n\n

Emotion Sensing mit Sprache und Text:<\/strong> Sprachbasierte und textbasierte Emotionserkennung ist die Technologie, die komplexe multimodale Machine Learning Algorithmen<\/strong> nutzt. Diese Technologie nutzt ein Convolutional Neural Network (CNN) und Langes Kurzzeitged\u00e4chtnis (LSTM), um akustische Emotionsmerkmale aus Sprachsignalen zu lernen. Und Bi-LSTM (Bidirectional-LSTM) lernte Emotion aus Textdaten. Dann wurden diese beiden Pipelines auf Dense Neural Network (DNN) angewendet, um die Emotion basierend auf dem Eingabetext und den Sprachdaten zu klassifizieren.<\/p>\n\n\n\n

Emotion-Sensing mit dem Gesichtsausdruck:<\/strong> Dieses Thema war aktiv Forschung in Computer-Vision-Plattform, diese Methode verwendet keine physiologischen Daten f\u00fcr die Emotionserkennung. Es umfasst vor allem technische Methoden wie Bildverarbeitung und Deep Learning Algorithmen.<\/p>\n\n\n\n

Die zuverl\u00e4ssigsten Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen\/Deep Learning, die in dieser Dom\u00e4ne verwendet werden , sind Support Vector Machine (SVM), Random Forests (RF), K-NN (K-NN), Convolutional Neural Network (CNN), Long Short-Memory (LSTM), Gated Recurrent Units (GRUs)<\/strong>. Neben der Kombination solcher maschinellen Lerntechniken zum Beispiel CNN-LSTM<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Durchbruch \u2014 Emotion Sensing von Ohrmuscheln<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Wenn Smartwatches und Smart Bands seit vielen Jahren die Nachfrage nach Wearables<\/strong> angetrieben haben, die das menschliche Leben \u00fcberwachen, aber f\u00fcr den Wandel, dann ist eine neue aufsteigende Technologie<\/strong> in Szene gesetzt. Dies ist der Fall f\u00fcr Ohrmuscheln<\/strong>, die allgemein als Wearables bezeichnet werden.<\/p>\n\n\n\n

Laut IDC erzielten diese Wearables von 2018 bis 2019 das h\u00f6chste Wachstum von Jahr zu Jahr, mit einem erstaunlichen Wert von 242 Prozent gegen\u00fcber dem Vorjahr. Im Jahr 2019 wurden 139,4 Millionen h\u00f6rbare Ger\u00e4te<\/strong> ausgeliefert, was 45,7 Prozent des Marktanteils des 2019 entsprach. Diese Zahl wird voraussichtlich noch st\u00e4rker wachsen. Die steigende Nachfrage der Kunden, die Kontrolle \u00fcber ihre Gesundheit zu \u00fcbernehmen, beeinflusst den Einsatz von Wearable-Technologie im Gesundheitswesen stark.<\/p>\n\n\n\n

Als Teil von IoT bietet Hearables mehr als nur Konnektivit\u00e4t zwischen Ger\u00e4ten und bietet das Potenzial f\u00fcr neue Gesch\u00e4ftsmodelle jetzt und in Zukunft. Die Ohren stellen eine ideale Position zum<\/strong> Abrufen der Daten<\/strong> dar und werden metaphorisch als USB-Eingang einer Person beschrieben. Seine N\u00e4he zum Gehirn deutet darauf hin, dass in Zukunft Sensoren, die es schaffen, diese Art von Daten abzurufen, durch diese Art von Ger\u00e4t ausgenutzt werden.<\/p>\n\n\n\n

Warum wir nicht auf alte Technologien angewiesen sind<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Wie wir die Forschung zu diesem Bereich gesehen haben, gibt es eine gewisse Leistung mit den psychologischen Daten und mehr dh bildbasierte Gesichtsausdruck, Stimme, Text. Die Emotionserkennung unter Verwendung solcher Daten kann jedoch nicht in einer zuverl\u00e4ssigen L\u00f6sung<\/strong>garantiert werden. Denn Emotion-Sensing mit Gesicht, Sprache und Text h\u00e4ngen stark vom Ausdruck ab, das variiert stark mit jedem einzelnen und ihrem kulturellen Hintergrund<\/strong> und k\u00f6nnte leicht gef\u00e4lscht<\/strong> werden. Betrachten Sie ein Individuum in einem negativen Zustand der Emotionen bei einigen gesellschaftlichen Anl\u00e4ssen, er\/sie k\u00f6nnte den wahren emotionalen Zustand relativ mit einem L\u00e4cheln vort\u00e4uschen.<\/p>\n\n\n\n

Aufgrund einer solchen Komplexit\u00e4t in bestehenden L\u00f6sungen werden physiologische Daten (Herzfrequenz)<\/strong> passiv vom menschlichen K\u00f6rper w\u00e4hrend des Tages zur Emotionserkennung verwendet, was das System zeitnah pr\u00e4ziser<\/strong> macht. Die Raffinesse von Sensoren eingebetteten In-Earphones (Ear-Wearables) hilft, Gehirnsignale (Elektroenzephalographie (EEG)) in Zukunft zu untersuchen<\/strong> .<\/p>\n\n\n\n

Auswirkungen in der realen Welt<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Aber zuerst, wer sind die Beg\u00fcnstigten? Das menschliche Leben auf der Erde ist sehr vielf\u00e4ltig und diese L\u00f6sung kann auf die gesamte Natur des menschlichen Lebens angewendet werden. Um einfach zu sein, wer mag Musik nicht? Um besonders zu sein, stellen Sie sich eine intellektuell behinderte Person vor. Emotion sensing Wearables k\u00f6nnen helfen, den emotionalen Zustand der Person mit psychischen und anderen gesundheitlichen Bedingungen rund um die Uhr zu \u00fcberwachen.<\/p>\n\n\n\n

Mensch-zu-Maschine-Interaktion:<\/strong> Das Potenzial von IoT mit Emotion-Sensing er\u00f6ffnet eine enorme M\u00f6glichkeit in der Medien- und Unterhaltungsbranche. Wir k\u00f6nnen ein intimes Empfehlungssystem mit der Weiterentwicklung der AI- und ML-Algorithmen aufbauen. KI-Systeme liefern Biofeedback in Bezug auf die Emotion, die unser Audio-\/Video-Erlebnis in Echtzeit steuert.<\/p>\n\n\n\n

Optimierung der klinischen Begegnung:<\/strong> Das System, das mit den Datensammlungsprotokollen ausgestattet ist, die mit IoT-Sensoren zusammenarbeiten, sendet regelm\u00e4\u00dfig vollst\u00e4ndig analysierte Berichte mit m\u00f6glichen Schwachstellen\/Gesundheitsprognosen an die zugewiesenen \u00c4rzte\/\u00c4rzte.<\/p>\n\n\n\n

Gesundheitsanalyse:<\/strong> Wir analysieren verschiedene Parameter direkt an der Quelle, so dass es m\u00f6glich ist, bessere gesundheitliche Entscheidungen zu treffen, um die richtigen St\u00f6rungen zu identifizieren, vorbeugende Ma\u00dfnahmen, um sie zu vermeiden und einen besseren Lebensstil zu f\u00fchren. \u201eWir sind bestrebt, die Behinderung dauerhaft zu heilen, direkt an der Quelle.\u201c<\/p>\n\n\n\n

Transport:<\/strong> Die speziell behinderten oder \u00e4lteren Menschen m\u00fcssen nicht notwendigerweise Krankenh\u00e4user mit H\u00e4ufigkeit besuchen. Sie k\u00f6nnten zu Hause bleiben und \u00fcberm\u00e4\u00dfige Schmerzen beim Pendeln\/Transport vermeiden, w\u00e4hrend sie sicherstellen, dass ihr Leben rund um die Uhr sicher ist.<\/p>\n\n\n\n

Qualit\u00e4t der Pflege\/Notf\u00e4lle:<\/strong> Unser System identifiziert Notf\u00e4lle in Echtzeit und sendet eine sofortige Warnung an die nahegelegenen Krankenh\u00e4user, Hausmeister, Angeh\u00f6rigen oder Nachbarn. Dies stellt sicher, dass sie rechtzeitig Hilfe erhalten, noch bevor die Notdienste eintreffen.<\/p>\n\n\n\n

Priorit\u00e4t:<\/strong> Wir stellen sicher, dass ihre Berichte von den Hausmeistern\/Krankenh\u00e4usern vollst\u00e4ndig analysiert werden. Wir geben ihnen die Priorit\u00e4t bei der Terminplanung, sie haben nicht die M\u00f6glichkeit, lange Stunden in den Krankenh\u00e4usern zu warten und das Ziel ist es, ihre Sicherheit mit gr\u00f6\u00dfter Bequemlichkeit zu priorisieren.<\/p>\n\n\n\n

Zukunftsinnovation mit Open data:<\/strong> Mit Hilfe von biometrischen Daten, die wir sammeln, er\u00f6ffnet sie einen ganz neuen Weg zur Erforschung\/Entwicklung von Medikamenten und legt den Weg f\u00fcr neue zuk\u00fcnftige technische Innovationen f\u00fcr den Menschen.<\/p>\n\n\n\n

Fazit: Next Evolution von Ohrh\u00f6rern!<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Synchronisieren Sie die Musik mit Ihrer Stimmung; Machen Sie Ihr Ger\u00e4t Ihre Gewohnheit lernen; \u00dcberwachen Sie Ihre Gesundheit;<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Mit Hilfe von tragbaren Sensoren, die in Ohrh\u00f6rern eingebettet<\/strong> sind, k\u00f6nnen wir endlich die rohen Herzfrequenz-, EEG- und Bewegungsdaten<\/strong> erfassen. Der Abruf dieser Metriken kann durch die Implementierung k\u00fcnstlicher Intelligenz<\/strong>in genauere und ma\u00dfgeschneiderte Informationen \u00fcbersetzt werden, um das Bewusstsein f\u00fcr die Gesundheits- und Fitnessbedingungen zu erh\u00f6hen, fr\u00fchzeitige Erkennung von Krankheiten und Vermeidung des potenziellen Risikos in der Herz-Kreislauf-System.<\/p>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus sind h\u00f6rbare Ger\u00e4te in der Lage, Sprachfeedback f\u00fcr die Benutzer zu liefern, so dass die Benutzer nicht mehr auf ein Display f\u00fcr die Informationen schauen m\u00fcssen<\/p>\n\n\n\n

Derzeit arbeiten wir daran, emotionsensensible H\u00f6rger\u00e4te zu entwickeln, die mit den Signalen aus dem Herzen in der Lage sind, den emotionalen Zustand des Benutzers zu \u201elesen\u201c. <\/strong> Untersuchungen zeigen, dass physiologische Daten wie die Herzfrequenzvariabilit\u00e4t (HSV) verwendet werden k\u00f6nnen, um den emotionalen Zustand einer Person aus den Valence-Erregung Methoden zu bestimmen. Dazu geh\u00f6rt zu verstehen, ob eine Person gestresst, gl\u00fccklich, traurig, m\u00fcde usw. ist.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Abbildung 2: Valence-Erregung<\/p>\n\n\n\n

Durch die Erweiterung des Aspekts des Health-Tracking k\u00f6nnte es interessant sein, einen Algorithmus zur Musikempfehlung zu entwickeln, der auf Machine Learning\/Deep Learning Techniken und Algorithmen der k\u00fcnstlichen Intelligenz basiert<\/strong>. Diese Algorithmen w\u00fcrden den Benutzer kennenlernen, insbesondere indem sie seinen Musikgeschmack verstehen und folglich verstehen, welche Art von Musik je nach Umstand am meisten bevorzugt ist.<\/p>\n\n\n\n

Daher empfiehlt es sich, basierend auf dem Musikgeschmack und dem emotionalen Status des Nutzers die f\u00fcr den jeweiligen Umstand geeignete Musik.<\/p>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnte die Einbettung von Funktionen wie Live-\u00dcbersetzung und Rauschunterdr\u00fcckung potenziell mehr Attraktivit\u00e4t f\u00fcr dieses neue Produkt. Aus diesem Grund versuchen wir, den aktuellen Zustand des Kopfh\u00f6rermarktes zu verstehen.<\/p>\n\n\n\n

Das Verst\u00e4ndnis von Kaufmustern sowie die Erwartungen der Kunden f\u00fcr zuk\u00fcnftige Entwicklungen k\u00f6nnen die Entwicklungsphase dieses Projekts unterst\u00fctzen. Also, Bitte geben Sie Ihre Idee \u00fcber die Pr\u00e4ferenz f\u00fcr Ohr-Wear-Modelle in Ihrem Kopf jetzt.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr weitere Details, kontaktieren Sie uns<\/a>!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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