Wissenschaftler des Instituts für Informationswissenschaft der Universität Maastricht in den Niederlanden haben eine Studie darüber gestartet, ob COVID-19 mit einer tragbaren Anwendung mithilfe künstlicher Intelligenz in menschlichen Stimmen erkannt werden kann.
In der Studie wurden 893 Audioaufnahmen (308 positiv für COVID-19) von 4.353 gesunden und ungesunden Teilnehmern in der COVID-19 Voice App der Cambridge University analysiert. Um die Aufnahmen zu analysieren, verwendeten die Experten eine Skala namens Mel-Spektrogramm, die die Änderung der Schallfrequenzen des menschlichen Ohrs zeigt.
Wafaa Aljbawi vom Institut für Informationswissenschaft der Universität Maastricht sagte: „Wir haben verschiedene Modelle der künstlichen Intelligenz entwickelt, um die Stimmen derjenigen, die kein COVID-19 haben, von anderen Stimmen zu unterscheiden, und wir haben bewertet, welches Modell für die Erkennung besser geeignet ist COVID-19-Ereignisse.“
Aljbawi stellte fest, dass das Long Short Periodic Memory (LSTM)-Modell bessere Ergebnisse liefert als andere Modelle der künstlichen Intelligenz. In der Forschung wurde festgestellt, dass es eine Genauigkeit von 89 Prozent bei der Erkennung von COVID-19-Ereignissen mit Ton bietet und die Genauigkeit bei der Erkennung von Personen, die keine COVID-19-Patienten haben, 83 Prozent beträgt.
SCHNELLER, EINFACH, BILLIG
Die Ergebnisse der Studie wurden auf dem Internationalen Kongress der European Respiration Association in Barcelona, Spanien, vorgestellt. Die Forscher gaben an, dass diese Anwendung bei der Diagnose von COVID-19 schneller, einfacher und billiger ist als Antigentests.
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