यह AI टूल ध्वनि का उपयोग करके चिंता की पहचान करता है

आपके भाषण में पिच, स्वर, शब्द चयन और विराम को सुनकर, यह आपके शरीर के भीतर तनाव के क्षेत्रों को चित्रित करने के लिए एक 'तनाव चित्र' बना सकता है।

यहां थ्रेड में, यह बिना कहे चला जाता है कि हम नवीनतम तकनीक नवाचारों के लिए चूसने वाले हैं।

जबकि हमारे पास निश्चित रूप से इस क्षेत्र में लगातार विकसित होने की अतृप्त मानवीय इच्छा के साथ अप-टू-डेट रखने के लिए एक आदत है, एआई उपकरण हमारे लिए एक विसंगति है, जो दूर के विचारों से संक्रमण में बदल जाता है। वास्तविकता इतनी तेज गति से हमें यकीन है कि कार्यालय में उनका उपयोग करने में हमें बहुत समय नहीं लगेगा।

एक हद तक, हम पहले से ही हैं। एलोन मस्क के बजाय परेशान करने के लिए संकेत सबमिट करने से पाठ जनरेटर के साथ खिलवाड़ करने के लिए उबेरडक इसलिए हम अपने पसंदीदा पहले से मौजूद गानों को फिर से तैयार कर सकते हैं, मनोरंजन के इस रूप के साथ हमारे पास निश्चित रूप से अनुभव का एक अच्छा हिस्सा है।

चुटकुले एक तरफ, हालांकि, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है भी मानसिक स्वास्थ्य अनुसंधान के लिए काफी क्रांतिकारी साबित हो रहा है (एमिनेम ट्रैक की तरह लेखों को पढ़ने की हमारी नई क्षमता से थोड़ा अधिक प्रगतिशील, मैं जोड़ सकता हूं)। लेकिन हमारी मनोवैज्ञानिक स्थिति का विश्लेषण करने के लिए यह हालिया प्रयास कैसे हुआ?

दुनिया के पहले वॉयस-एक्टिवेटेड स्ट्रेस टेस्ट के साथ, बिल्कुल। स्वास्थ्य सेवा द्वारा विकसित सिग्ना इंटरनेशनल, ऑनलाइन टूल केवल ध्वनि का उपयोग करके आपकी चिंता की पहचान कर सकता है।

इतना ही नहीं, बल्कि यह आपको यह दिखाने के लिए एक 'तनाव चित्र' बनाएगा कि रात में जो कुछ भी आपको जगाए रखता है वह केवल मांसपेशियों में तनाव, सिरदर्द या थकावट के रूप में प्रकट नहीं होता है।

सिग्ना की वेबसाइट कहती है, "दुनिया में लेबल किए गए चिंता भाषण के सबसे बड़े डेटासेट में से एक में उन्नत मशीन-लर्निंग तकनीकों को लागू करके 20 से अधिक वर्षों के शोध का विस्तार किया गया।"

'एल्गोरिदम का परीक्षण १८ से ८० वर्ष की आयु के १५,००० से अधिक व्यक्तियों पर किया गया है और वे अलग-अलग आबादी का समर्थन करने के लिए अलग-अलग उच्चारण और बोलने की क्षमताओं के स्तर के साथ पर्याप्त मजबूत हैं।'

उपयोगकर्ता की चिंता के इस गैर-भौतिक, मापा पढ़ने को प्राप्त करने के लिए, सिग्ना स्ट्रेसवेव्स टेस्ट उनके भाषण में पिच, स्वर, शब्द पसंद और विराम को सुनता है।

इसके बाद यह इन ध्वनिक और अर्थपूर्ण आवाज पैटर्न का विश्लेषण करता है ताकि यह मूल्यांकन किया जा सके कि वे कितने चिंतित हैं, जिसके परिणामस्वरूप उपरोक्त दृश्य प्रतिनिधित्व में शरीर पर वे इसे सबसे ज्यादा महसूस कर रहे हैं।