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Écouteurs à détection d’émotions optimisés par l’apprentissage automatique avec l’IoT: pour améliorer votre vie!

La Quatrième Révolution Industrielle conduit notre société à une transition rapide vers l’ère de la numérisation, influant profondément et inévitablement sur la façon dont les interactions hommes-humains et hommes-ordinateur sont réalisées.

L’IoT est le moyen d’intégrer les données à plusieurs fins (tirer parti des modèles d’apprentissage automatique, analyser, etc.), qui ont un grand impact sur la révolution industrielle en améliorant et en autonomisant la vie quotidienne des gens. Dans le même temps, la société dans son ensemble s’efforce d’améliorer la qualité de vie et, pour ce faire, les questions de santé doivent être surveillées et traitées de manière plus efficace. Par conséquent, la scène de l’Internet des objets (IoT) s’enrichit grâce au développement de nouveaux appareils dans les différents segments de marché de cette industrie.

Pensez à la situation, vous utilisez des écouteurs pour entendre la musique, et imaginez également ce qui se passe si le même appareil surveille votre valence-excitation (reconnaissance des émotions) ainsi que votre santé dans le backend à l’aide de biosignaux du corps. Cette idée pourrait être rendue possible de manière hautement automatisée et évolutive, grâce à la combinaison de l’ IoT, du capteur de biosignal portable, de l’intelligence artificielle (IA) et du cloud. Pensez à la situation, vous utilisez des écouteurs pour entendre la musique, et imaginez également ce qui se passe si le même appareil surveille votre valence-excitation (reconnaissance des émotions) ainsi que votre santé dans le backend à l’aide de biosignaux du corps. Cette idée pourrait être rendue possible de manière hautement automatisée et évolutive, grâce à la combinaison de l’IoT, du capteur de biosignal portable, de l’intelligence artificielle (IA) et du cloud.

Que sont les capteurs portables ?

C’est un dispositif en contact direct avec le corps humain pour extraire les données physiologiques. Les capteurs portables progressent dans le domaine de la commercialisation et de la recherche médicale.

L’Internet des objets, appliqué au domaine des appareils portables, représente une combinaison perturbatrice de technologies qui permet une plus grande personnalisation et traçabilité des paramètres, améliorant ainsi le bien-être général des personnes.

Figure 1 : Collecte de données dans le capteur portable

Technologies de détection d’émotion en action avec Machine Learning

Certaines technologies de reconnaissance et de détection des émotions ont déjà été déployées dans le monde réel.

Détection d’émotions à l’aide de signaux physiologiques : Cela inclut le bracelet qui a la reconnaissance des émotions comme l’une de ses caractéristiques. Cette technologie qui a les capteurs intégrés dans la bande de poignet et extrait diverses données telles que la fréquence cardiaque (HR), la pression artérielle (BP) et la température afin de définir son état émotionnel. Ce type de technologie a une large gamme d’utilisation, qui aide à prédire tout problème de santé potentiel (diagnostic précoce) et à surveiller les activités quotidiennes. Ces appareils envoient même périodiquement des rapports entièrement analysés avec d’éventuelles vulnérabilités ou prédictions de santé aux médecins ou médecins désignés.

Détection d’émotions à l’aide de la parole et du texte : La reconnaissance d’émotions basée sur la parole et le texte est la technologie qui utilise les algorithmes multimodaux complexes d’apprentissage automatique . Cette technologie utilise un réseau neuronal convolutional (CNN) et une mémoire longue durée (LSTM) pour apprendre les caractéristiques d’émotion acoustique à partir des signaux vocaux. Et Bi-LSTM (Bidirectional-LSTM) utilisé pour apprendre l’émotion à partir de données textuelles. Ensuite, ces deux pipelines ont été appliqués au réseau neuronal dense (DNN) pour classer l’émotion en fonction du texte d’entrée et des données vocales.

Détection d’émotions utilisant l’expression faciale : Ce sujet était en cours de recherche active dans la plate-forme de vision par ordinateur, cette méthode n’utilise aucune donnée physiologique pour la reconnaissance des émotions. Il comprend principalement des méthodes techniques telles que le traitement d’images et les algorithmes d’apprentissage profond.

Les modèles les plus fiables d’apprentissage machine et d’apprentissage profond utilisés dans ce domaine sont la machine vectorielle de support (SVM), les forêts aléatoires (RF), les voisins les plus proches (K-nN), le réseau neuronal convolutional (CNN), la mémoire longue durée (LSTM), les unités récurrentes fermées (GRU). Ainsi que la combinaison de telles techniques d’apprentissage automatique par exemple CNN-LSTM.

Percée — détection d’émotion d’usure auriculaire

Si, depuis de nombreuses années, les smartwatches et les smart bands ont stimulé la demande de wearables qui surveillent la vie humaine, mais pour le changement, de nouvelles technologies émergentes prennent la scène. C’est le cas pour les écouteurs, communément appelés wearables.

Selon IDC, ces appareils portables ont enregistré la croissance la plus élevée d’une année à l’autre entre 2018 et 2019, avec un chiffre stupéfiant de 242 % par rapport à l’année précédente. En 2019, 139,4 millions d’appareils auditifs ont été expédiés, ce qui représente 45,7 % de la part de marché de 2019. On s’attend à ce que ce chiffre augmente encore plus. La demande croissante des clients de prendre le contrôle de leur santé influe fortement sur l’utilisation de la technologie portable dans le secteur de la santé.

Dans le cadre de l’IoT, Hearables peut offrir plus que la connectivité entre les appareils, ce qui donne le potentiel de nouveaux modèles d’affaires maintenant et à l’avenir. Les oreilles représentent une position idéale pour récupérer les données et sont métaphoriquement décrites comme l’entrée USB d’une personne. Sa proximité avec le cerveau suggère qu’à l’avenir, les capteurs qui parviendront à récupérer ce type de données seront exploités par ce type de dispositif.

Pourquoi nous ne dépendons pas des vieilles technologies

Comme nous l’avons vu la recherche liée à ce domaine, il y a quelques réalisations en utilisant les données psychologiques et plus encore, c’est-à-dire l’expression faciale basée sur l’image, la voix, le texte. Cependant, la reconnaissance émotionnelle à l’aide de telles données ne peut garantir une solution fiable. Parce que la détection des émotions à l’aide du visage, de la parole et du texte dépend fortement de l’expression, qui varie largement selon chaque individu et son milieu culturel et peut être facilement simulée . Considérez un individu dans un état d’émotion négatif à certaines occasions sociales, il/elle pourrait relativement simuler le véritable état émotionnel avec un sourire.

En raison de cette complexité dans les solutions existantes, les données physiologiques (fréquence cardiaque) mesurées passivement du corps humain tout au long de la journée sont utilisées dans la reconnaissance des émotions, ce qui rend le système plus précis en temps opportun . La sophistication des capteurs intégrés dans les écouteurs (oreilles-wearables) aide à étudier les signaux cérébraux (électroencéphalographie (EEG)) dans le futur.

Impact dans le monde réel

Mais d’abord, qui en sont les bénéficiaires ? La vie humaine sur terre est très diversifiée et cette solution peut être appliquée à toute la nature de la vie humaine. Pour être simple, qui n’aime pas la musique ? Pour être particulier, imaginez une personne handicapée intellectuelle. Les objets corporels à détection d’émotions peuvent aider à surveiller l’état émotionnel de la personne atteinte de troubles mentaux et autres troubles de santé 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.

Interaction homme-machine : le potentiel de l’IoT avec détection émotionnelle débloque une énorme possibilité dans les secteurs des médias et du divertissement. Nous pouvons construire un système de recommandation intime avec l’avancement des algorithmes AI et ML. Les systèmes d’intelligence artificielle fournissent des rétroactions sur l’émotion qui contrôle notre expérience audio/vidéo en temps réel.

Optimisation de la rencontre clinique : Le système équipé des protocoles de collecte de données collaboré avec les capteurs IoT envoie périodiquement des rapports entièrement analysés avec des vulnérabilités potentielles et des prédictions de santé aux médecins/médecins affectés.

Analyse de la santé : Nous analysons différents paramètres directement à la source, ce qui permet de prendre de meilleures décisions en matière de santé pour identifier les bons troubles, des mesures préventives pour les éviter et pour mener un meilleur style de vie. « Nous nous efforçons de guérir définitivement le handicap, directement à la source. »

Transport : Les personnes handicapées ou les personnes âgées n’ont pas forcément à se rendre dans les hôpitaux avec fréquence. Ils pourraient rester à la maison et éviter la douleur excessive des déplacements et des transports tout en veillant à ce que leur vie soit en sécurité 24h/24 et 7j/7.

Qualité des soins/Urgences : Notre système identifie les urgences en temps réel et envoie une alerte immédiate aux hôpitaux proches, aux soignants, aux proches ou aux voisins. Cela garantit qu’ils reçoivent de l’aide à temps même avant l’arrivée des services d’urgence.

Priorité : Nous nous assurons que leurs rapports sont entièrement analysés par les soignants/hôpitaux. Nous leur accordons la priorité dans la planification des rendez-vous, ils n’ont pas la capacité d’attendre de longues heures dans les hôpitaux et l’objectif est de donner la priorité à leur sécurité avec la plus grande commodité.

Innovation future avec Open Data : Grâce aux données biométriques que nous collectons, elle ouvre une toute nouvelle voie de recherche/développement de médicaments et ouvre la voie à de nouvelles innovations techniques pour l’humain.

Conclusion : Prochaine évolution des écouteurs !

Synchronisez la musique avec votre humeur ; Faites apprendre à votre appareil votre habitude ; Surveillez votre santé ;

Nous pouvons enfin collecter la fréquence cardiaque brute, l’EEG et les données de mouvement à l’aide de capteurs portables intégrés dans les écouteurs. La récupération de ces paramètres peut se traduire par des informations plus précises et personnalisées, grâce à la mise en œuvre de l’intelligence artificielle, afin d’accroître la sensibilisation aux conditions de santé et de condition physique, la détection précoce des maladies et l’évitement du risque potentiel dans le système cardiovasculaire.

De plus, les appareils audibles sont capables de fournir une rétroaction vocale aux utilisateurs, ce qui élimine le besoin pour les utilisateurs de regarder un écran pour l’information

Actuellement, nous travaillons à développer des audibles sensant l’émotion qui utilisent les signaux du cœur sont capables de « lire » l’état émotionnel des utilisateurs.  La recherche montre que des données physiologiques telles que la variabilité de la fréquence cardiaque (HSV), peuvent être utilisées pour déterminer l’état émotionnel d’une personne à partir des méthodes valence-excitation. Cela comprend la compréhension de savoir si une personne est stressée, heureuse, triste, fatiguée, etc.

Figure 2 : Valence-excitation

En élargissant l’aspect du suivi de la santé, il pourrait être intéressant de développer un algorithme de recommandation musicale basé sur des techniques d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond et des algorithmes d’intelligence artificielle. Ces algorithmes apprendront à connaître l’utilisateur, notamment en comprenant ses goûts musicaux et, par conséquent, en comprenant quel type de musique est le plus préférable selon les circonstances.

Par conséquent, en fonction du goût musical et du statut émotionnel des utilisateurs, il recommande la musique adaptée à la circonstance particulière.

De plus, l’intégration de fonctionnalités telles que la traduction en direct et l’annulation du bruit pourrait potentiellement ajouter plus d’attrait à ce nouveau produit. Pour cette raison, nous essayons de comprendre l’état actuel du marché des écouteurs.

Comprendre les habitudes d’achat, ainsi que les attentes des clients pour les développements futurs, peut contribuer à la phase de développement de ce projet. Alors, S’il vous plaît donner votre idée sur la préférence pour les modèles d’oreilles dans votre esprit en ce moment.

Pour plus de détails, contactez-nous !

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