Sberは、COVID-19を音声、呼吸、咳で1分で認識することを学びました

Sberの人工知能研究所は、

ヒトにおけるCOVID-19感染。調査と3つのサウンドモデル(声、呼吸、咳)。

Sberが説明したように、録音はさまざまな周波数での音のエネルギーを示すスペクトログラムに変換されます。このデータは、オープンデータでトレーニングされた深層畳み込みニューラルネットワークによって分析されます。後者には、ロシア人患者の呼吸と咳の記録の1000以上のサンプルが使用された。

ズベルバンクは、このシステムはそのようなものでは機能しないことを明らかにしたPCR と同じ精度ですが、「すでに同等の特性を備えています。」このプログラムはむしろ、コロナウイルスの個人的な毎日のテストとして機能します。ただし、医療器具ではありません。

近い将来、Sberbankは対応するアプリケーションを作成する予定です。 AppStoreとGooglePlayに表示されます。