第四次工业革命正在引导我们的社会快速转型到数字化时代，深刻而不可避免地影响和改变了人与人之间以及人与计算机互动的方式。
IoT 是将数据带入多种目的（利用机器学习模型、分析等）的方式，通过增强和赋予人们的日常生活，对 工业革命 产生了巨大影响。 与此同时，整个社会都在努力提高生活质量，为此，必须以更好的方式监测和处理健康问题。 因此，物联 网 (IoT) 领域正在丰富自身，这要归功于该行业不同细分市场的新设备的开发。
想想这种情况，你正在使用耳机听到音乐，并想象会发生什么情况，如果同一个设备 监测你的动作-唤醒（情感识别），以及你的 健康 在后端与生物信号的帮助下从身体。 通过物联网、可 穿戴生物信号传感器、人工智能 (AI) 和云的组合，可以通过高度自动化和 可扩展的方式实现这一想法。 想想这种情况，你正在使用耳机听到音乐，并想象会发生什么情况，如果同一个设备监测你的动作-唤醒（情感识别），以及你的健康在后端与生物信号的帮助下从身体。 通过物联网、可穿戴生物信号传感器、人工智能 (AI) 和云的组合，可以通过高度自动化和可扩展的方 式实现这一想法。
什么是可穿戴式传感器？
它是一种与人体直接接触的设备，以 提取生理数据 。 可穿戴式传感器在 商业化和医学研究领域正在取得进展 。
物联网应用于可穿戴设备领域，代表着一种颠覆性的技术组合，可以实现更大的定制和参数可追溯性，从而改善人们的整体健康状况。
图 1：可穿戴式传感器中的数据采集
运用机器学习的情感传感技术
现实世界中已经推出了一些情感识别/感应技术。
使用生理信号进行情感感应： 包括腕带，其中包括具有情感识别作为其特征之一。 这种将传感器嵌入腕带/手表中的技术提取 心率 (HR)、血压 (BP) 和温度等各种数据， 以确定个人的情绪状态。 这种技术具有广泛的利用率，有助于预测任何潜在的医疗保健问题（早期诊断）和监控日常活动。 这些设备甚至会定期向指定的医生/医生发送全面分析的报告，其中包括可能的漏洞/健康预测。
使用语音和文本进行情绪感知： 基于语音和基于文本的情感识别是使用复杂的 多模态机器学习算法 的技术。 该技术使用卷积神经网络 (CNN) 和长短期记忆 (LSTM) 来学习语音信号的声学情感特征。 以及双向 LSTM（双向 LSTM）用于从文本数据中学习情感。 然后将这两条管道应用于密集神经网络 (DNN)，根据输入文本和语音数据对情绪进行分类。
利 用面部表情感知： 这个话题是计算机视觉平台的积极研究，该方法不使用任何生理数据进行情绪识别。 它主要包括图像处理和深度学习算法等技术方法。
此领域中使用的最可靠的机器学习/深度学习模型是 支持向量机 (SVM)、随机森林 (RF)、K 最近邻居 (K-NN)、卷积神经网络 (CNN)、长短期记忆 (LSTM)、门控循环单元 (GRU) 。 以及这种机器学习技术的组合，例如 CN-LSTM 。
突破性 — 耳戴情绪感应
如果智能手表和智能带多年来推动了 对监控人类生活的可穿戴设备的需求 ，但是为了改变， 新兴技术 正在成为现实。 耳戴设备就是这种情况，通常称为可穿戴设备 。
根据 IDC 的数据，这些可穿戴设备在 2018 年至 2019 年期间实现了同比增长最高，比上一年达到了 242% 的惊人数字。 2019 年，共出货 1.394 亿台可听设备 ，占据 2019 年市场份额的 45.7%。 预计这一数字将会增加更多。 客户控制健康的需求日益增长，这对医疗保健行业使用可穿戴技术产生了很大影响。
作为物联网的一部分，Hearables 可以在设备之间提供更多的连接，为现在和未来的新业务模式带来潜力。 耳朵代表了 检索数据 的理想位置 ，并以隐喻形式描述为一个人的 USB 入口。 它与大脑的接近表明，在未来设法检索这类数据的传感器将通过这种类型的设备被利用。
为什么我们不依赖于旧技术
正如我们已经看到与这个领域相关的研究，有一些成就使用心理数据和更多的，即基于图像的面部表情，声音，文本。 然而，使用这些数据的情绪识别不能保证在 可靠的解决方案 。 因为，使用面部，语音和文字的情感感知高度依赖于表达，这 种表达方式随每个人和他们的文化背景 而变化很大，可能 很容易被伪造 。 考虑一个人在某些社交场合处于负面情绪状态，他/她可以比较假装真实的情绪状态，微笑。
由于现有解决方案的复杂性，全天被动测量的 生理数据（心率） 被动形成人体的生理数据被用于情感识别，从而使系统更 加精确 。 传感器嵌入式耳机（耳机可穿戴设备）的复杂性有助于 研究大脑信号 （脑电图（EEG））在未来。
在现实世界中的影响
但首先，谁是受益者？ 人类在地球上的生命是高度多样的，这种解决方案可以应用于人类生命的所有性质。 简单地说，谁不喜欢音乐？ 特别是，想象一个智力残疾人。 情绪感应可穿戴设备有助于全天候监测患有精神和其他健康状况的人的情绪状态。
人机互动： 物联网与情感感应的潜力为媒体和娱乐行业带来巨大的可能性。 通过 AI 和 ML 算法的进步，我们可以构建一个亲密的推荐系统。 AI 系统提供与情感相关的生物反馈，实时控制我们的音频/视频体验。
优化临床遭遇： 配备与 IoT 传感器协作的数据收集协议的系统定期向指定的医生/医生发送全面分析的报告，其中包含可能的漏洞/健康预测。
健康分析： 我们在源头分析不同的参数，从而有可能做出更好的健康决策，确定正确的疾病，采取预防措施避免这些疾病，并带来更好的生活方式。 “我们努力永久治愈残疾，就在源头。”
交通： 有特殊能力的人或老年人不一定需要频繁去医院。 他们可以留在家里，避免过度的通勤/交通疼痛，同时确保他们的生活安全。
护理质量/紧急情况： 我们的系统实时识别紧急情况，并向附近的医院、看护人员、亲人或邻居发出即时警报。 这可确保他们在紧急服务到达之前及时得到帮助。
优先事项： 我们确保看护人员/医院全面分析他们的报告。 在安排预约时，我们给予他们优先考虑，他们没有能力在医院等待长时间的时间，目标是以最方便的方式优先考虑他们的安全。
开放数据的未来创新： 在我们收集的生物识别数据的帮助下，它开辟了一种全新的药物研发方式，为人类未来的新技术创新奠定了道路。
结论：耳机的下一个演变！
同步音乐与你的心情; 让你的设备学习你的习惯; 监控你的健康;
借助 嵌入耳机的可穿戴式传感器 ，我们最终可以收集原始心率、脑电图和运动数 据。 通过 实施人工智能，可以将这些指标的检索转化为更准确和量身定制的 信息，以提高人们对健康和健康状况的认识、早期疾病检测和避免潜在风险的认识。心血管系统
此外，听觉设备能够为用户提供语音反馈，从而消除用户在显示屏上查看信息的需要
目前，我们正在努力 开发使用心脏信号能够 “读取” 用户情绪状态的情绪感知可听。 研究表明，生理数据，如心率变异性 (HSV)，可以用来确定一个人的情绪状态，从衰退-激发的方法。 这包括了解一个人是否有压力，快乐，悲伤，累了，等等。
图 2：经常性激发
通过扩大健康跟踪的方面，可以 开发一种基于机器学习/深度学习技术和人工智能算法的音乐推荐算法 。 这些算法可以了解用户，特别是通过了解他/她的音乐品味，从而了解哪种音乐是最可取的，具体取决于情况。
因此，根据用户的音乐品味和情绪状态，推荐适合特定情况的音乐。
此外，嵌入功能（如实时翻译和降噪）可能会增加这款新产品的吸引力。 出于这个原因，我们试图了解耳机市场的当前状态。
了解购买模式以及客户对未来发展的期望，可以帮助该项目的开发阶段。 所以，现在请给你的想法对耳戴模特的偏好。
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