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从声音中挖掘商机,企业正试图用算法听懂你-lol外围平台

时间:2021-10-08    来源:lol外围    人气:

本文摘要:声音很难被假造,它不仅具备很多个人特征,还蕴藏了心理健康与不道德等方面的难以置信信息。Voicesense公司向其客户作出了一个有意思的允诺:获取给该公司某个人的声音,该公司就能告诉他我们这个人将不会做到什么。该以色列公司可在通话中用于动态语音分析来评估某人否有可能欠薪银行贷款、否不会出售更加便宜的产品或否能沦为工作的最佳竞选者。这是众多企图挖出声音中的私人信息的公司之一。

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声音很难被假造,它不仅具备很多个人特征,还蕴藏了心理健康与不道德等方面的难以置信信息。Voicesense公司向其客户作出了一个有意思的允诺:获取给该公司某个人的声音,该公司就能告诉他我们这个人将不会做到什么。该以色列公司可在通话中用于动态语音分析来评估某人否有可能欠薪银行贷款、否不会出售更加便宜的产品或否能沦为工作的最佳竞选者。这是众多企图挖出声音中的私人信息的公司之一。

近些年来,特别是在随着家庭助手甚广不受消费者青睐,如亚马逊Alexa,研究者和初创企业都注意到了声音中蕴含着非常丰富的信息。据商业分析公司IdTechEx的一份报告,语音技术市场正在大大快速增长,预计到2019年市值将超过155亿美元。麻省理工学院麦戈文大脑研究中心一位对心理健康研究声音甚有兴趣的科学家SatrajitGhosh回应:声音在生活中无处不在,完全每个人都会说出,而很多设备如手机,Alexa和谷歌家庭等设备都可捕猎声音。声音不仅无处不在,而且很个人化,也很难被假造。

在家中人们不会用于Alexa,在医院里语音助手的用于也更加普及。现在很多人都告诉Twitter和Instagram上的帖子将不会被监控,但很少有人指出声音是另一种形式的数据,它可告诉我们关于我们自己的信息,也可把我们的信息泄漏给他人。这些都引起了一系列令人兴奋的研究,这些研究主要探讨于声音信息如何非常丰富生活,从声音中提供的信息否精确,又将如何用于这些信息等隐私方面的问题。语音分析的关键不在于人们说道了什么,而在于人们是怎么说的,如语调、语速、重音以及中断。

语音分析的诀窍是机器学习。通过机器将俩组被标记的样本信息,如有焦虑症和无焦虑症输出到同一个算法之中,然后该算法自学捕捉到可指出某人是归属于A组或B组的微小语音信息,之后在新的样本上可使用某种程度的方法来展开识别。

卡内基梅隆大学的一位计算机科学家Louis-PhilippeMorency回应结果有时候不会与直觉有违。Morency创立了一项取名为SimSensei的项目,该项目可通过语音来观测抑郁症。Morency团队回应,在将声音特征与企图再度自杀身亡的可能性相关联的早期研究中,他们找到比起收到紧绷或气愤的声音的人,收到柔和呼吸声的人更加有可能企图再度自杀身亡。不过,该项研究仍正处于初步阶段,而且关联性一般来说也不那么非常简单。

一般来说来说只有算法能辨识出来声音信息所包括的简单特征及模式。Voicesense公司可获取关于身体健康不道德、工作不道德、及娱乐等方面的预测。尽管研究还正处于初步阶段,研究人员已建构了可利用语音来协助辨识帕金森症和后遗症后焦虑障碍等疾病的算法。

对很多人来说,这项技术的仅次于前景在于将语音分析和心理健康结合,从而创立出有非常简单的方式来监控疾病并且协助那些有发作风险的人。布里格姆妇女医院数字不道德身体健康项目的负责人DavidAhern回应,精神患者在住院时会受到紧密的监控,但很多精神状况的变化都再次发生在日常生活中,而日常生活会慢慢地让人疲惫。在这种情况下,曾被诊为抑郁症的人有可能都会意识到自己显得再度抑郁症了。

当人们不正处于任何身体健康系统监控下,这种情况就不会再次发生。如果病情恶化到要去急诊室的地步,就有可能无法挽回了。

从理念方面来说,建构出可监测身体健康不道德的口袋传感器很有可能就是一个早期预警系统,起到将十分强劲。


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