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申请/专利权人：索尼集团公司
摘要：公开了用于基于使用人工智能的短促呼吸确定从音频输入预测慢性肺病的电子装置和方法。该电子装置接收与用户相关联的音频输入。该电子装置应用人工智能（AI）模型来检测短促呼吸持续时间，所述短促呼吸持续时间对应于第一口语单词的结束和在第一口语单词之后的第二口语单词的开始之间的持续时间。该电子装置检测说话模式。该电子装置应用递归神经网络（RNN）模型来重构短促呼吸音频样本集合。该电子装置生成音频样本数据集和音频特征集合。该电子装置将模块化神经网络模型应用于所生成的音频样本数据集和所生成的音频特征集合，以确定慢性阻塞性肺病（CORD）度量集合。
主权项：1.一种电子装置，包括：电路，所述电路被配置为：接收与用户相关联的音频输入；将人工智能（AI）模型应用于接收到的所述音频输入；基于所述AI模型应用于接收到的所述音频输入来检测与接收到的所述音频输入相关联的短促呼吸持续时间，其中，所述短促呼吸持续时间对应于接收到的所述音频输入中的第一口头词语的结束与继所述第一口头词语之后的第二口头词语的开始之间的持续时间；基于所述AI模型应用于接收到的所述音频输入和所述用户的地理位置来检测与接收到的所述音频输入相关联的说话模式；基于检测到的所述短促呼吸持续时间和检测到的所述说话模式，将递归神经网络（RNN）模型应用于与接收到的所述音频输入相关联的音频样本；基于所述RNN模型应用于与接收到的所述音频输入相关联的所述音频样本来重构短促呼吸音频样本集合；基于对经重构的所述短促呼吸音频样本集合的统计分析，生成音频样本数据集和与所生成的所述音频样本数据集相关联的音频特征集合；将模块化神经网络模型应用于所生成的所述音频样本数据集和所生成的所述音频特征集合；和基于所述模块化神经网络模型应用于所生成的所述音频样本数据集和所生成的所述音频特征集合来确定与所述用户相关联的慢性阻塞性肺病（COPD）度量集合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 索尼集团公司 基于使用人工智能的短促呼吸确定从音频输入预测慢性肺病
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