В гаджетах компании Pebble появится возможность управления голосом. Технологии распознавания голоса будут реализованы в новом API для умных часов, а также в SDK для платформ Android и iOS. Об этом сообщается на сайте компании Nuance, которая раннее разработала для Apple алгоритм распознавания речи Siri.
Изменения в интерфейсе прикладного программирования коснутся часов Pebble Time, Pebble Time Steel и Pebble Round. Поддержка голосовых команд позволит не только управлять оповещениями и пользоваться функцией голосового ввода текста на часах, но и использовать умные часы в качестве пульта голосового управления приложениями, установленными на смартфоне.
Компания Pebble одной из первых появилась на рынке умных часов. Первая модель умных часов под названием Pebble успешно собрала необходимые для производства деньги через Kickstarter. Последняя модель компании — Pebble Round — появится в продаже в ноябре 2015 года по цене от 299 евро. По словам представителей Pebble, они выпускают умные часы а не «смартфоны для запястья».
Также алгоритм может быть полезен при стихийных бедствиях
Ученые разработали датчик, способный распознавать диарею по звукам дефекации, и представили его на 183-м заседании Акустического общества Америки. Предполагается, что устройство поможет предсказывать вспышки инфекционных заболеваний. Диарея может иметь вполне безобидное происхождение: например, быть побочным эффектом лекарства или реакцией организма на что-то несвежее. Однако нередко диарея сопровождает инфекционные заболевания, многие из которых до сих пор представляют серьезную опасность — например, холеру, уносящую около 150000 жизней в год. С этой точки зрения мониторинг звуков диареи может быть полезен для того, чтобы предсказать вспышку инфекции и остановить ее стремительное распространение. Группа ученых из Технологического института Джорджии под руководством инженера-исследователя Майи Гатлин (Maia Gatlin) разработала прототип устройства для мониторинга диареи. Датчик использует микрофон и алгоритм машинного обучения, работающий на встроенном микропроцессоре и умеющий анализировать звуки, которые издают посетители туалетов. Авторы изделия рассказывают о работе алгоритма в общих чертах, не сообщая об архитектуре нейросети, размере и составе датасета для обучения. Известно, что первоначально исследователи обучили алгоритм на звуках, которые удалось собрать из онлайн-источников. Каждый из этих образцов устройство преобразовывало в спектрограмму. Сперва алгоритм научили распознавать, какие характерные особенности спектрограммы сопровождают те или иные виды выделений. Для обучения использовались различные звуки естественных отправлений человека: как нормальные, вроде мочеиспускания, метеоризма и обычной, здоровой дефекации, так и патологические. Так, для диареи характерны определенные движения кишечника, рыхлые и водянистые, и сопровождаются они определенными звуками. Затем алгоритму дали послушать другие образцы звуков, и он смог распознать тип события с точностью до 98,1 процента. Авторы датчика предполагают, что устройство может быть полезно в различных сферах: например, для отслеживания состояния кишечника у пациентов в хосписах или тех, кто страдает от болезни Крона. Также детектор будет полезен в зонах стихийных бедствий — там, где загрязнение воды приводит к распространению болезнетворных микроорганизмов. Кроме того, не исключено, что в будущем эту технологию можно будет применять в экосистеме умного дома. Исследования того, что происходит в туалете и после него, помогают предсказать вспышки многих инфекционных заболеваний, не только холеры. Подробно о том, какую информацию можно получить, исследуя стоки, N+1 рассказывал в материале «Смытые данные».