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HeAR 模型适用于医疗研究人员和开发人员，特别是那些专注于呼吸健康和疾病早期检测的专业人士。它能够帮助他们利用智能手机的麦克风，通过分析咳嗽声音来识别疾病的早期迹象，从而提高诊断的准确性和便捷性。
AI医疗健康AI语音识别#AI#健康监测#疾病检测#生物声学优质新品商用
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简介
Health Acoustic Representations (HeAR) 是由谷歌研究团队开发的生物声学基础模型，旨在通过分析人体发出的声音，如咳嗽声，来识别疾病的早期迹象。该模型经过了3亿条音频数据的训练，特别针对咳嗽声音使用了约1亿条数据。HeAR 能够识别与健康相关的声音模式，为医疗音频分析提供了强大的基础。HeAR 模型在多种任务中的表现优于其他模型，并在不同麦克风上具有更好的泛化能力。此外，使用 HeAR 训练的模型在训练数据较少的情况下也能达到高性能，这对于数据稀缺的医疗研究领域至关重要。HeAR 目前已向研究人员开放，以加速开发定制的生物声学模型，减少数据、设置和计算的需求。
截图
产品特色
识别咳嗽声音中的疾病模式
在多种任务中表现优于其他模型
在不同麦克风上具有更好的泛化能力
使用较少训练数据达到高性能
加速开发定制的生物声学模型
减少数据、设置和计算的需求
支持对特定疾病和人群的研究
使用教程
1. 研究人员可以请求访问 HeAR API，开始探索模型的功能。
2. 使用 HeAR 模型分析咳嗽声音或其他生物声学数据。
3. 根据模型的分析结果，识别出可能的疾病迹象。
4. 进一步研究和验证模型的准确性和可靠性。
5. 将 HeAR 模型集成到现有的医疗健康应用中，以提高疾病检测的效率。
6. 根据研究结果，优化和调整模型，以适应不同的疾病检测需求。
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