{"id":40625,"date":"2020-12-25T23:18:00","date_gmt":"2020-12-25T22:18:00","guid":{"rendered":"https:\/\/iotworlds.com\/emotion-sensing-earphones-powered-by-machine-learning-with-iot-for-making-your-life-better\/"},"modified":"2021-02-03T18:34:12","modified_gmt":"2021-02-03T17:34:12","slug":"emotion-sensing-earphones-powered-by-machine-learning-with-iot-for-making-your-life-better","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/iotworlds.com\/it\/emotion-sensing-earphones-powered-by-machine-learning-with-iot-for-making-your-life-better\/","title":{"rendered":"Auricolari con rilevamento delle emozioni alimentati da Machine Learning con IoT: per migliorare la tua vita!"},"content":{"rendered":"\n

La Quarta Rivoluzione Industriale sta conducendo la nostra societ\u00e0 ad una rapida transizione verso l’era della digitalizzazione, influenzando profondamente e inevitabilmente e alterando il modo in cui si svolge l’interazione uomo-uomo e uomo-computer.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

IoT \u00e8 il modo di inserire i dati per diversi scopi (Leva modelli di apprendimento automatico, analisi, ecc.), che hanno un grande impatto sulla rivoluzione industriale<\/strong> migliorando e potenziando la vita quotidiana delle persone. Allo stesso tempo, la societ\u00e0 nel suo complesso si adopera per una migliore qualit\u00e0 della vita e, a tal fine, le questioni sanitarie devono essere monitorate e trattate in modo migliore. Di conseguenza, la scena Internet of Things (IoT)<\/strong> si arricchisce grazie allo sviluppo di nuovi dispositivi nei diversi segmenti di mercato di questo settore.<\/p>\n\n\n\n

Pensa alla situazione, stai usando gli auricolari per ascoltare la musica e immagina anche cosa succede se lo stesso dispositivo monitora la tua eccitazione valenza-valenza (riconoscimento delle emozioni)<\/strong> e la tua salute<\/strong> nel backend con l’aiuto di biosegnali dal corpo. Questa idea potrebbe essere resa possibile in modo altamente automatizzato e scalabile, con la combinazione di IoT, sensore di biosegnale indossabile, intelligenza artificiale (AI) e cloud<\/strong>. Pensa alla situazione, stai usando gli auricolari per ascoltare la musica e immagina anche cosa succede se lo stesso dispositivo monitora la tua eccitazione valenza-valenza (riconoscimento delle emozioni) e la tua salute nel backend con l’aiuto di biosegnali dal corpo. Questa idea potrebbe essere resa possibile in modo altamente automatizzato e scalabile<\/strong>, con la combinazione di IoT, sensore di biosegnale indossabile, intelligenza artificiale (AI) e cloud.<\/p>\n\n\n\n

Cosa sono i sensori indossabili?<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Si tratta di un dispositivo a diretto contatto con il corpo umano per estrarre i dati fisiologici<\/strong>. I sensori indossabili stanno avanzando nel campo della commercializzazione e della ricerca medica<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

L’Internet of Things, applicato al settore dei dispositivi indossabili, rappresenta una combinazione dirompente di tecnologie in grado di consentire una maggiore personalizzazione e tracciabilit\u00e0 dei parametri, migliorando di conseguenza il benessere generale delle persone.<\/p>\n\n\n\n

\"Recent
Figure 1:Data collection in Wearable Sensor<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Tecnologie di rilevamento delle emozioni in azione con Machine Learning<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ci sono alcune tecnologie di riconoscimento\/rilevamento delle emozioni gi\u00e0 state implementate nel mondo reale.<\/p>\n\n\n\n

Rilevamento delle emozioni utilizzando segnali fisiologici:<\/strong> questo include il braccialetto che ha il riconoscimento delle emozioni come una delle sue caratteristiche. Questa tecnologia che ha i sensori incorporati nel cinturino da polso\/orologio estrae vari dati come la frequenza cardiaca (HR), la pressione sanguigna (BP) e la temperatura<\/strong> al fine di definire il proprio stato emotivo. Questo tipo di tecnologia ha una vasta gamma di utilizzo, che aiuta a prevedere eventuali problemi sanitari potenziali (diagnosi precoce) e monitorare le attivit\u00e0 quotidiane. Questi dispositivi inviano anche periodicamente report completamente analizzati con possibili vulnerabilit\u00e0 o previsioni di salute ai medici\/medici assegnati.<\/p>\n\n\n\n

Rilevamento delle emozioni tramite linguaggio e testo:<\/strong> il riconoscimento delle emozioni basato sul linguaggio e sul testo \u00e8 la tecnologia che utilizza i complessi algoritmi di apprendimento automatico multimodale<\/strong> . Questa tecnologia utilizza una rete neurale convoluzionale (CNN) e memoria a breve termine (LSTM) per apprendere le caratteristiche delle emozioni acustiche dai segnali vocali. E Bi-LSTM (Bidirectional-LSTM) usava per imparare le emozioni dai dati di testo. Quindi queste due pipeline sono state applicate alla rete neurale densa (DNN) per classificare l’emozione in base al testo di input e ai dati vocali.<\/p>\n\n\n\n

Emozione-sensing utilizzando l’espressione facciale:<\/strong> Questo argomento \u00e8 stato una ricerca attiva nella piattaforma di visione computerizzata, questo metodo non utilizza alcun dato fisiologico per il riconoscimento delle emozioni. Esso comprende principalmente metodi tecnici come l’elaborazione delle immagini e algoritmi di deep learning.<\/p>\n\n\n\n

I modelli di apprendimento automatico pi\u00f9 affidabili utilizzati in questo dominio sono Support Vector Machine (SVM), Foreste Casuali (RF), Neighbors pi\u00f9 vicini K (K-nN), Convolutional Neural Network (CNN), Long Short-Breve Memory (LSTM), Gated Recurrent Units (GRU)<\/strong>. Cos\u00ec come la combinazione di tali tecniche di apprendimento automatico per esempio CNN-LSTM<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Innovazione \u2014 rilevamento delle emozioni dell’auricolare<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Se per molti anni smartwatch e smart band hanno guidato la domanda di indossabili<\/strong> che monitorano la vita umana, ma per il cambiamento, la nuova tecnologia in ascesa<\/strong> sta prendendo la scena. Questo \u00e8 il caso dei dispositivi auricolari<\/strong>, comunemente chiamati indossabili.<\/p>\n\n\n\n

Secondo IDC, questi indossabili hanno raggiunto la pi\u00f9 alta crescita anno per anno dal 2018 al 2019, con una cifra sconcertante del 242% rispetto all’anno precedente. Nel 2019 sono stati spediti 139,4 milioni di dispositivi acustici<\/strong> , catturando il 45,7 per cento della quota di mercato del 2019. Questa cifra dovrebbe crescere ancora di pi\u00f9. La crescente domanda del cliente di prendere il controllo della propria salute sta influenzando fortemente l’uso della tecnologia indossabile nel settore sanitario.<\/p>\n\n\n\n

Come parte dell’IoT, Hearables \u00e8 in grado di offrire molto di pi\u00f9 della connettivit\u00e0 tra i dispositivi, offrendo il potenziale per nuovi modelli di business oggi e in futuro. Le orecchie rappresentano una posizione ideale per<\/strong> recuperare i dati<\/strong> e sono metaforicamente descritte come l’ingresso USB di una persona. La sua vicinanza al cervello suggerisce che in futuro i sensori che riescono a recuperare questo tipo di dati saranno sfruttati attraverso questo tipo di dispositivo.<\/p>\n\n\n\n

Perch\u00e9 non dipendiamo dalle vecchie tecnologie<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Come abbiamo visto la ricerca relativa a questo campo, c’\u00e8 qualche risultato utilizzando i dati psicologici e pi\u00f9 cio\u00e8 immagine basata sull’espressione facciale, voce, testo. Tuttavia, il riconoscimento delle emozioni utilizzando tali dati non pu\u00f2 garantire una soluzione affidabile<\/strong>. Perch\u00e9, il rilevamento delle emozioni utilizzando il volto, la parola e il testo dipende fortemente dall’espressione, che varia ampiamente a seconda dell’individuo e del loro background culturale<\/strong> e potrebbe essere facilmente falsificata<\/strong> . Considerare un individuo in uno stato negativo di emozione in alcune occasioni sociali, lui\/lei potrebbe relativamente fingere il vero stato emotivo con un sorriso.<\/p>\n\n\n\n

A causa di tale complessit\u00e0 nelle soluzioni esistenti, i dati fisiologici (frequenza cardiaca) misurati passivamente dal<\/strong> corpo umano per tutto il giorno vengono utilizzati nel riconoscimento delle emozioni che rende il sistema pi\u00f9 preciso in modo tempestivo<\/strong> . La raffinatezza dei sensori integrati in-auricolari (auricolari indossabili) aiuta a studiare i segnali cerebrali<\/strong> (elettroencefalografia (EEG)) in futuro.<\/p>\n\n\n\n

Impatto nel mondo reale<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ma prima, chi sono i beneficiari? La vita umana sulla terra \u00e8 molto varia e questa soluzione pu\u00f2 essere applicata a tutta la natura della vita umana. Per essere semplici, a chi non piace la musica? Per essere particolari, immagina una persona intellettualmente disabile. I dispositivi indossabili con rilevamento delle emozioni possono aiutare a monitorare lo stato emotivo della persona con condizioni mentali e altre condizioni di salute 24 ore su 24, 7 giorni su 7.<\/p>\n\n\n\n

Interazione uomo-macchina:<\/strong> il potenziale dell’IoT con il rilevamento delle emozioni sblocca un’enorme possibilit\u00e0 nel settore dei media e dell’intrattenimento. Possiamo costruire un sistema di raccomandazioni intime con l’avanzamento degli algoritmi AI e ML. I sistemi AI forniscono biofeedback relativi all’emozione che controlla la nostra esperienza audio\/video in tempo reale.<\/p>\n\n\n\n

Ottimizzazione dell’incontro clinico:<\/strong> il sistema dotato dei protocolli di raccolta dati collaborati con sensori IoT invia periodicamente report completamente analizzati con possibili vulnerabilit\u00e0 e previsioni di salute ai medici assegnati.<\/p>\n\n\n\n

Analisi della salute:<\/strong> Analizziamo diversi parametri direttamente alla fonte, rendendo possibile prendere decisioni migliori sulla salute per identificare i disturbi giusti, misure preventive per evitarli e per condurre uno stile di vita migliore. \u00abCi sforziamo di curare definitivamente la disabilit\u00e0, proprio alla fonte.\u00bb<\/p>\n\n\n\n

Trasporti:<\/strong> Le persone specializzate o anziane non devono necessariamente visitare gli ospedali con frequenza. Potrebbero rimanere a casa ed evitare il dolore eccessivo del pendolardo\/trasporto assicurando al contempo che la loro vita sia al sicuro 24 ore su 24.<\/p>\n\n\n\n

Qualit\u00e0 delle cure\/Emergenze:<\/strong> Il nostro sistema identificher\u00e0 le emergenze in tempo reale e invia un allarme immediato agli ospedali, ai custodi, ai propri cari o ai vicini. Questo assicura che ricevano aiuto in tempo anche prima dell’arrivo dei servizi di emergenza.<\/p>\n\n\n\n

Priorit\u00e0:<\/strong> garantiamo che i loro rapporti siano completamente analizzati dai custodi e dagli ospedali. Noi diamo loro la priorit\u00e0 nella programmazione degli appuntamenti, non hanno la capacit\u00e0 di aspettare lunghe ore negli ospedali e l’obiettivo \u00e8 quello di dare priorit\u00e0 alla loro sicurezza con la massima comodit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Innovazione futura con Open data:<\/strong> Con l’aiuto dei dati biometrici che raccogliamo, apre un modo completamente nuovo di ricerca\/sviluppare farmaci e prepara un percorso per nuove innovazioni tecniche future per l’uomo.<\/p>\n\n\n\n

Conclusione: Next Evolution di auricolari!<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Sincronizza la musica con il tuo umore; fai imparare al tuo dispositivo la tua abitudine; monitora la tua salute;<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Possiamo finalmente raccogliere la frequenza cardiaca grezza, l’EEG e i dati di movimento<\/strong> con l’aiuto di sensori indossabili incorporati<\/strong> negli auricolari. Il recupero di queste metriche pu\u00f2 essere tradotto in informazioni pi\u00f9 accurate e personalizzate, attraverso l’ implementazione dell’intelligenza artificiale<\/strong>, al fine di aumentare la consapevolezza delle condizioni di salute e di fitness, l’individuazione precoce delle malattie ed evitare il rischio potenziale nel sistema cardiovascolare.<\/p>\n\n\n\n

Inoltre, i dispositivi acustici sono in grado di fornire feedback vocale agli utenti, eliminando cos\u00ec la necessit\u00e0 per gli utenti di guardare un display per le informazioni<\/p>\n\n\n\n

Attualmente, stiamo lavorando per sviluppare sentimenti acustici che utilizzano i segnali del cuore sono in grado di \u00ableggere\u00bb lo stato emotivo degli utenti. <\/strong> La ricerca mostra che i dati fisiologici come la variabilit\u00e0 della frequenza cardiaca (HSV), possono essere utilizzati per determinare lo stato emotivo di una persona dai metodi di eccitazione valenza-valenza. Ci\u00f2 include capire se una persona \u00e8 stressata, felice, triste, stanca, ecc.<\/p>\n\n\n\n

\"Geovisualization
Figure 2: Valence-arousal<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Espandendo l’aspetto del monitoraggio della salute, potrebbe essere interessante sviluppare un algoritmo di raccomandazione musicale basato su tecniche di apprendimento automatico e algoritmi di intelligenza artificiale<\/strong>. Questi algoritmi conoscerebbero l’utente, in particolare comprendendo i suoi gusti musicali e comprendendo di conseguenza il tipo di musica pi\u00f9 preferibile a seconda delle circostanze.<\/p>\n\n\n\n

Pertanto, in base al gusto musicale e allo stato emotivo degli utenti, raccomanda la musica adatta alla particolare circostanza.<\/p>\n\n\n\n

Inoltre, l’incorporamento di funzionalit\u00e0 come la traduzione in diretta e la cancellazione del rumore potrebbe potenzialmente aggiungere pi\u00f9 fascino a questo nuovo prodotto. Per questo motivo, stiamo cercando di capire lo stato attuale del mercato degli auricolari.<\/p>\n\n\n\n

Comprendere i modelli di acquisto, cos\u00ec come le aspettative del cliente per gli sviluppi futuri, pu\u00f2 aiutare la fase di sviluppo di questo progetto. Quindi, Si prega di dare la vostra idea circa la preferenza per i modelli ear-wear nella vostra mente in questo momento.<\/p>\n\n\n\n

Per ulteriori dettagli, contattaci<\/a>!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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