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Fones de ouvido com detecção de emoção alimentados por aprendizado de máquina com IoT: para tornar sua vida melhor!

A Quarta Revolução Industrial está levando nossa sociedade a uma rápida transição para a era da digitalização, afetando profunda e inevitavelmente e alterando a forma como a interação entre humanos e humanos e computadores é realizada.

IoT é a maneira de trazer os dados para vários fins (Alavancagem de modelos de aprendizado de máquina, análise, etc.), que têm um grande impacto na revolução industrial , aprimorando e capacitando o cotidiano das pessoas. Ao mesmo tempo, a sociedade no seu conjunto está a esforçar-se por uma maior qualidade de vida e, para isso, as questões de saúde têm de ser monitorizadas e tratadas de uma forma melhor. Consequentemente, a cena da Internet das Coisas (IoT) está se enriquecendo graças ao desenvolvimento de novos dispositivos nos diferentes segmentos de mercado desta indústria.

Pense na situação, você está usando fones de ouvido para ouvir a música, e também imagine o que acontece se o mesmo dispositivo monitora sua valência-excitação (reconhecimento de emoção) , bem como sua saúde no backend com a ajuda de biosinais do corpo. Essa ideia poderia ser possível de forma altamente automatizada e escalável, com a combinação de IoT, sensor de biosinal vestível, Inteligência Artificial (IA) e Nuvem. Pense na situação, você está usando fones de ouvido para ouvir a música, e também imagine o que acontece se o mesmo dispositivo monitora sua valência-excitação (reconhecimento de emoção), bem como sua saúde no backend com a ajuda de biosinais do corpo. Essa ideia poderia ser possível de forma altamente automatizada e escalável, com a combinação de IoT, sensor de biosinal vestível, Inteligência Artificial (IA) e Nuvem.

O que são Sensores Vestíveis?

É um dispositivo em contato direto com o corpo humano para extrair os dados fisiológicos. Sensores vestíveis estão ganhando avanço no campo da comercialização e pesquisa médica.

A Internet das Coisas, aplicada ao campo dos dispositivos vestíveis, representa uma combinação disruptiva de tecnologias que podem permitir uma maior personalização e rastreabilidade dos parâmetros, melhorando consequentemente o bem-estar geral das pessoas.

Figura 1:Coleta de dados no Sensor Wearable

Tecnologias de detecção de emoções em ação com Machine Learning

Existem algumas tecnologias de reconhecimento/detecção de emoções já foram implementadas no mundo real.

Sensação de emoção usando sinais fisiológicos: Isso inclui pulseira que tem reconhecimento de emoção como uma de suas características. Esta tecnologia que tem os sensores embutidos na faixa de pulso/relógio extrai vários dados, como frequência cardíaca (FC), pressão arterial (PA) e temperatura, a fim de definir o seu estado emocional. Este tipo de tecnologia tem uma ampla gama de utilização, que ajuda a prever quaisquer potenciais problemas de saúde (diagnóstico precoce) e monitorar as atividades diárias. Esses dispositivos até enviam periodicamente relatórios totalmente analisados com possíveis vulnerabilidades/previsões de saúde para os médicos/médicos designados.

Detecção de emoção usando fala e texto: O reconhecimento de emoções baseado em fala e em texto é a tecnologia que usa algoritmos complexos de aprendizado de máquina multimodais . Esta tecnologia usa uma Rede Neural Convolutional (CNN) e Memória de Longa Curto-prazo (LSTM) para aprender recursos de emoção acústica a partir de sinais de fala. E BI-LSTM (Bidirectional-LSTM) usado para aprender emoção a partir de dados de texto. Em seguida, esses dois pipelines foram aplicados à Rede Neural Densa (DNN) para classificar a emoção com base no texto de entrada e dados de fala.

Sensação emocional usando a expressão facial: Este tópico estava sendo uma pesquisa ativa em plataforma de visão computadorizada, este método não utiliza dados fisiológicos para reconhecimento de emoções. Ele inclui principalmente métodos técnicos, como processamento de imagens e algoritmos de aprendizagem profunda.

Os modelos de aprendizado de máquina/aprendizagem profunda mais confiáveis usados neste domínio são a máquina vetorial de suporte (SVM), Florestas aleatórias (RF), Vizinhos mais próximos (K-NN), Rede Neural Convolutional (CNN), Memória de Longo Curto Curto Prazo (LSTM), Unidades Recurrent Gated (GRU). Assim como a combinação de tais técnicas de aprendizado de máquina, por exemplo, CNN-LSTM.

Avanço — detecção de emoção de desgaste dos ouvidos

Se por muitos anos smartwatches e bandas inteligentes têm impulsionado a demanda por wearables que monitoram a vida humana, mas para mudanças, a nova tecnologia em ascensão está tomando a cena. Este é o caso dos dispositivos de earwear, comumente referidos como wearables.

De acordo com a IDC, esses wearables alcançaram o maior crescimento anual de 2018 a 2019, com um número impressionante de 242% em relação ao ano anterior. Em 2019, 139,4 milhões de dispositivos auditivos foram enviados, capturando 45,7% da quota de mercado de 2019. Espera-se que este número cresça ainda mais. A crescente demanda do cliente para assumir o controle de sua saúde está influenciando fortemente o uso de tecnologia vestível no setor de saúde.

Como parte da IoT, o Hearables pode oferecer mais do que conectividade entre dispositivos, oferecendo o potencial para novos modelos de negócios agora e no futuro. As orelhas representam uma posição ideal para recuperar os dados e são metaforicamente descritas como entrada USB de uma pessoa. Sua proximidade com o cérebro sugere que, no futuro, sensores que conseguem recuperar este tipo de dados serão explorados através deste tipo de dispositivo.

Por que não dependemos de tecnologias antigas

Como vimos a pesquisa relacionada a este campo, há alguma realização utilizando os dados psicológicos e mais isto é, expressão facial baseada em imagem, voz, texto. No entanto, o reconhecimento de emoções usando esses dados não pode garantir uma solução confiável. Porque, sensoriamento emocional usando rosto, fala e texto dependem altamente da expressão, que varia amplamente com cada indivíduo e sua formação cultural e pode ser facilmente falsificado . Considere um indivíduo em um estado negativo de emoção em algumas ocasiões sociais, ele/ela poderia relativamente fingir o verdadeiro estado emocional com um sorriso.

Devido a tal complexidade nas soluções existentes, os dados fisiológicos (frequência cardíaca) passivamente medidos formam o corpo humano ao longo do dia são usados no reconhecimento de emoções, o que torna o sistema mais preciso em tempo hábil . A sofisticação dos sensores incorporados nos fones de ouvido (ear-wearables) ajuda a estudar os sinais cerebrais (eletroencefalografia (EEG)) no futuro.

Impacto no mundo real

Mas primeiro, quem são os beneficiários? A vida humana na Terra é altamente diversificada e esta solução pode ser aplicada a toda a natureza da vida humana. Para ser simples, quem não gosta de música? Para ser particular, imagine uma pessoa com deficiência intelectual. Os wearables com detecção de emoção podem ajudar a monitorar o estado emocional da pessoa com condições mentais e de saúde 24 horas por dia, 7 dias por semana.

Interação homem-máquina: o potencial da IoT com detecção de emoções desbloqueia uma enorme possibilidade nas indústrias de mídia e entretenimento. Podemos construir um sistema de recomendação íntima com o avanço nos algoritmos de IA e ML. Os sistemas de IA fornecem biofeedback relacionado à emoção que controla nossa experiência de áudio/vídeo em tempo real.

Otimização do encontro clínico: O sistema equipado com os protocolos de coleta de dados colaborados com sensores IoT envia periodicamente relatórios totalmente analisados com possíveis vulnerabilidades/previsões de saúde para os médicos/médicos designados.

Análise de Saúde: Analisamos diferentes parâmetros diretamente na fonte, possibilitando tomar melhores decisões de saúde na identificação dos distúrbios certos, medidas preventivas para evitá-los e levar um estilo de vida melhor. “Nós nos esforçamos para curar permanentemente a deficiência, diretamente na fonte.”

Transporte: As pessoas especialmente portadoras de deficiência ou idosas não têm necessariamente de visitar hospitais com frequência. Eles poderiam ficar em casa e evitar a dor excessiva de viagem/transporte, garantindo que suas vidas estejam seguras 24/7.

Qualidade do atendimento/Emergências: Nosso sistema identifica emergências em tempo real e envia um alerta imediato para os hospitais próximos, cuidadores, entes queridos ou vizinhos. Isso garante que eles obtenham ajuda a tempo, mesmo antes dos serviços de emergência chegarem.

Prioridade: Garantimos que seus relatórios sejam totalmente analisados pelos cuidadores/hospitais. Damos a eles a prioridade no agendamento de consultas, eles não têm a capacidade de esperar longas horas nos hospitais e o objetivo é priorizar sua segurança com a máxima conveniência.

Inovação futura com dados abertos: Com a ajuda de dados biométricos que coletamos, abre uma nova maneira de pesquisar/desenvolver drogas e estabelece um caminho para novas inovações técnicas futuras para humanos.

Conclusão: Próxima Evolução dos fones de ouvido!

Sincronizar a música com seu humor; Faça seu dispositivo aprender seu hábito; Monitorar sua saúde;

Podemos finalmente coletar a frequência cardíaca bruta, EEG e dados de movimento com a ajuda de sensores vestíveis embutidos nos fones de ouvido. A recuperação dessas métricas pode ser traduzida em informações mais precisas e adaptadas, através da implementação de inteligência artificial, a fim de aumentar a conscientização sobre as condições de saúde e aptidão, detecção precoce de doenças e prevenção do risco potencial na sistema cardiovascular.

Além disso, os dispositivos auditivos são capazes de fornecer feedback de voz aos usuários, eliminando assim a necessidade de os usuários olharem para uma tela para a informação

Atualmente, estamos trabalhando para desenvolver aparelhos auditivos sensíveis à emoção que usar os sinais do coração são capazes de ‘ler’ o estado emocional dos usuários.  A pesquisa mostra que dados fisiológicos, como a variabilidade da freqüência cardíaca (HSV), podem ser usados para determinar o estado emocional de uma pessoa a partir dos métodos de excitação de valência. Isso inclui entender se uma pessoa está estressada, feliz, triste, cansada, etc.

Figura 2: Valência-excitação

Ao expandir o aspecto do rastreamento de saúde, pode ser interessante desenvolver um algoritmo de recomendação musical baseado em técnicas de Aprendizagem de Máquina e Aprendizagem Profunda e algoritmos de Inteligência Artificial. Estes algoritmos conheceriam o utilizador, em particular através da compreensão dos seus gostos musicais e, consequentemente, da compreensão de que tipo de música são mais preferíveis dependendo da circunstância.

Portanto, com base no gosto musical e no status emocional dos usuários, recomenda a música adequada para a circunstância particular.

Além disso, incorporar recursos como tradução ao vivo e cancelamento de ruído poderia potencialmente adicionar mais apelo a este novo produto. Por esta razão, estamos tentando entender o estado atual do mercado de fones de ouvido.

Compreender os padrões de compra, bem como as expectativas do cliente para desenvolvimentos futuros, pode ajudar na fase de desenvolvimento deste projeto. Então, Por favor, dê sua idéia sobre a preferência por modelos de ear-wear em sua mente agora.

Para mais detalhes, contacte-nos!

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