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SprachApp erkennt Covid-19-Infektion per Stimmenanalyse

Alfred Kuczera 0

Die Spracherkennungs-App von Prof. Dr. Björn W. Schuller vom Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und Digitale Gesundheit an der Universität Augsburg erkennt anhand der Stimme eine Covid-19-Infektion mit einer Trefferquote von im Moment über 80 Prozent. Sie errechnet anhand eines vorgelesenen Textes oder auch freier Sprache die Wahrscheinlichkeit, mit dem sogenannten Corona-Virus infiziert zu sein.

Schon im März 2020 erhielt das Entwickler-Team von Prof. Schuller die Möglichkeit zum aktuellen Covid-19-Virus zu forschen. Ziel: Eine für niedergelassene Ärzte und Interessierte unkomplizierte Anwendung auf der Basis von Smartphone-Technologie zu entwickeln, die das Erkennen einer Covid-19-Infektion berührungslos, in Echtzeit und sogar auf Distanz ermöglicht. Stimmenaufnahmen aus Wuhan, die das Team von chinesischen Kollegen erhielt, wurden ausgewertet. Insgesamt verarbeitete das Team zunächst etwa 50 Stimmen von Covid-19-Patienten und etwa 50 Stimmen von nicht infizierten Patienten.

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