El tener un dispositivo en la muñeca de la mano como son los wearables, puede implicar varias cosas si hay alguna compañía que es capaz de innovar lo suficiente. Ese wearable está siempre sujeto a nuestro cuerpo a diferencia de un dispositivo móvil que suele estar en varios momentos del día en el bolsillo o bolso.
Es lo que ha ideado más o menos el Instituto de Tecnología de Massachusetss (MIT) que ha mostrado una demo de un sistema wearable AI que puede predecir si una conversación es alegre, triste o neutral basado en los patrones y partes vitales del habla de una persona.
Según dice el propio MIT:
Emparejado con los datos vitales y de audio, el sistema de aprendizaje profundo podría servir en el futuro como un “entrenador social” para las personas con ansiedad o síndrome de Asperger.
Mohammad Ghassemi y el estudiante graduado Tuka Alhanai crearon un algoritmo que puede analizar el habla y el tono. Estos investigadores utilizaron un iPhone 5S para grabar la parte del audio para escuchar la conversación que permite al sistema analizar el audio, las transcripciones de texto y las señales fisiológicas para determinar el tono en general de la historia con un 83 por ciento de precisión.
Al usar las técnicas de aprendizaje profundo o deep learning, el sistema puede también proveer una “puntuación de sentimiento” en un intervalo de cinco segundos en la conversación. Fue implementado en un Samsung Simband que puede medir métricas tales como el movimiento, el ritmo cardiaco, la presión sanguínea y la temperatura de la piel. El sistema capturó datos de audio y transcripciones de texto para analizar el vocabulario, energía y tono del hablante.
De momento, el algoritmo no puede ser utilizado para entrenamiento social, aunque están trabajando activamente en este objetivo. Los planes del equipo es recoger datos a una mayor escala, para así ofrecerse en dispositivos comerciales de distintas marcas.
El artículo El MIT muestra una app para smartwatches que es capaz de detectar tus emociones ha sido originalmente publicado en Androidsis.
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Es lo que ha ideado más o menos el Instituto de Tecnología de Massachusetss (MIT) que ha mostrado una demo de un sistema wearable AI que puede predecir si una conversación es alegre, triste o neutral basado en los patrones y partes vitales del habla de una persona.
Según dice el propio MIT:
Emparejado con los datos vitales y de audio, el sistema de aprendizaje profundo podría servir en el futuro como un “entrenador social” para las personas con ansiedad o síndrome de Asperger.
Mohammad Ghassemi y el estudiante graduado Tuka Alhanai crearon un algoritmo que puede analizar el habla y el tono. Estos investigadores utilizaron un iPhone 5S para grabar la parte del audio para escuchar la conversación que permite al sistema analizar el audio, las transcripciones de texto y las señales fisiológicas para determinar el tono en general de la historia con un 83 por ciento de precisión.
Al usar las técnicas de aprendizaje profundo o deep learning, el sistema puede también proveer una “puntuación de sentimiento” en un intervalo de cinco segundos en la conversación. Fue implementado en un Samsung Simband que puede medir métricas tales como el movimiento, el ritmo cardiaco, la presión sanguínea y la temperatura de la piel. El sistema capturó datos de audio y transcripciones de texto para analizar el vocabulario, energía y tono del hablante.
De momento, el algoritmo no puede ser utilizado para entrenamiento social, aunque están trabajando activamente en este objetivo. Los planes del equipo es recoger datos a una mayor escala, para así ofrecerse en dispositivos comerciales de distintas marcas.
El artículo El MIT muestra una app para smartwatches que es capaz de detectar tus emociones ha sido originalmente publicado en Androidsis.
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