На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Свежие комментарии

  • валерий лисицын
    Ничего там нет . Мёртвая планета .Загадки Марса: но...
  • Василий Шевченко
    вы же тоже написали «рассказал раскрытии» , пропустив букву «О»)Павел Дуров расск...
  • Василий Шевченко
    Ну что вы так сразу, просто не заметили эту ошибку( Исправили)Павел Дуров расск...

Создано ожерелье, которое распознает безмолвные команды пользователя

Умное ожерелье SpeeChin распознает безмолвные команды пользователя (видео)

Использование голосовых команд в общении с умными гаджетами стало неотъемлемым способом коммуникации современного человека. Однако некоторые жизненные ситуации делают невозможным управление устройствами при помощи голоса (в толпе, во время ответственных мероприятий, в библиотеке). Решить такую задачу поможет умное ожерелье SpeeChin, предназначенное для распознавания тихой речи (SSR) и идентификации беззвучных команд методом анализа деформации кожи на подбородке, шее и лице, отснятой инфракрасной (ИК) камерой, размещенной на шее.



Создатель гаджета профессор Ченг Чжан из Корнельского университета в 2021 году уже демонстрировал смарт-ожерелье NeckFace, способное распознавать и анализировать мимику пользователя. Новое устройство SpeeChin устраняет многочисленные недостатки прошлогоднего изобретения и позволяет, не наблюдая за лицом и губами владельца, анализировать движение подбородка и шеи для получения беззвучных команд.

Оснащенный ИК камерой прибор SpeeChin изготовлен на 3D принтере и внешне похож на NeckFace. Носится прибор на серебряной цепочке, а камера направлена вверх на подбородок и видимую от шеи часть лица. Устойчивость прибору обеспечивает противовес в виде обыкновенной монеты с импровизированными «крыльями» по бокам. Анализ беззвучных команд осуществляется на основе алгоритма машинного обучения.

Устройство испытано на 20 добровольцах, 10 из которых говорят на английском языке, а 10 - на китайском. На английском языке было произнесено по 54 команды, а на китайском - 44 простых фразы. Для первой группы точность распознавания составила 90,5%, а для второй - 91,6%. Однако при попытке анализа беззвучных команд во время движения пользователей процент распознавания резко упал, что разработчики объяснили различным стилем ходьбы людей.

Ссылка на первоисточник
наверх