Google разрешила платить мимо кассы Google разрешила платить мимо кассы Актёр клонировал голос, чтобы отбиться от пиратов Актёр клонировал голос, чтобы отбиться от пиратов TSMC переводит ИИ на свет TSMC переводит ИИ на свет YouTube судят за то, что он не отключил рекламу Premium-подписчикам YouTube судят за то, что он не отключил рекламу Premium-подписчикам

Студент ИТМО разработал технологию для распознавания COVID по голосу

🇷🇺 1 мин
Иллюстрация предоставлена пресс-службой ИТМО

Система, разработанная студентом Университета ИТМО, анализирует звуковые данные, например, уровень громкости или диапазон высоты звука, для обнаружения COVID-19 с точностью 91,7%.

Студент 3 курса Университета ИТМО, Владимир Шилоносов, учащийся по направлению «Нейротехнологии и программная инженерия», разрабатывает новую систему предсказания COVID-19 на основе анализа звуковых данных. Он также является сотрудником Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта «Сильный искусственный интеллект в промышленности» в Университете ИТМО. В институте Владимир работает над проектом, направленным на предсказание инфаркта по сигналу ЭКГ с использованием методов машинного обучения. 

    «Идея проекта системы распознавания COVID по голосу заключается в применении методов классического машинного обучения и выборе лучшего. Я попробовал использовать несколько подходов классического ML, такие как KNeighbors, LogisticRegression, RandomForest, а также DecisionTree, который и дал наилучшую точность. Подход заключается в том, что я брал dataset с аудиоданными и вычленял оттуда признаки. Потом использовал только наиболее значимые и некоррелирующие из них. Затем модель обучалась на этих признаках», — говорит Владимир Шилоносов, студент Университета ИТМО. 

На основе анализа данных Владимир определил важные признаки для своего проекта, которые описывают аспекты звуковых колебаний, включая высоту звука, уровень громкости, наклон и спектральные характеристики. Используя их, модель обучается предсказывать вероятность наличия COVID-19 у человека на основе звукового сигнала.

В настоящее время тестирование системы проводится на основе тренировочных и тестовых данных. Однако в планах Владимира проведение дополнительных исследований и тестирование на реальных людях совместно с медицинскими учреждениями. 

Разработка и внедрение такой системы имеет важную роль в области раннего обнаружения COVID-19. Это позволит предоставить людям доступ к быстрой и удобной проверке своего здоровья и принять соответствующие меры для защиты себя и окружающих.