3 月 24 日，由大阪大学科学与工业研究所副教授 Kenichi Fukui 和该大学牙科研究生院教授 Takashi Kato 组成的研究小组从智能手机和平板电脑终端记录的声音中学习个人睡眠模式通过机器学习。宣布开发用于可视化和评估的人工智能技术。
迄今为止，睡眠质量只能在专业设施和医院进行测量，但由于五分之一的日本人患有失眠的背景，在家中可以轻松测量睡眠质量，睡眠模式因身体状况和环境而异。一直在等待开发可以掌握情况的系统。
面临的挑战是区分睡眠环境声音（例如空调声音和说话声音）以及与睡眠相关的声音（例如研磨、身体运动和打鼾），但这一次，研究小组结合了多种机器学习方法来实现高精度睡眠-相关声音。开发了一种提取声音的方法，并根据与睡眠相关的声音的特征将它们自动映射到二维平面。作为睡眠实验的结果，我们成功地通过所提出的方法将睡眠模式可视化。
如果该技术的应用能够实现舒适的个性化睡眠，将带来高质量的睡眠，例如开发可以在家中自我管理的智能手机和平板电脑应用程序，以及根据个人情况控制照明和空调。睡眠模式。人们对技术的期望越来越高。
论文信息：[AAAIXNUMX Workshop Proceedings] Personal Sleep Pattern Visualization via Clustering on Sound Data
