背景

Bruxlab，现在改名为Sleep。ai是一家荷兰医疗保健初创公司。我们的客户米歇尔•阿莱西(Michiel Allessie)是一名牙医，也是一名连续创业家，她一直在研究磨牙问题(或所谓的磨牙症)及其对患者健康的影响。

在一般人群中，磨牙症的患病率约为8% - 31%。它会导致严重的牙齿损伤、颌骨紊乱和头痛。这是一种广泛而危险的情况，由于通常发生在夜间，所以很难察觉。因此，我们的客户看到了一个巨大的商机，创建一个工具，将帮助牙医诊断，监测和最终提供治疗这种疾病。

业务挑战

该项目的概念是专注于一个在夜间运行的应用程序，并捕捉用户在睡觉时发出的声音。基于一种复杂的算法，该系统将用于分离刷任务声音并生成分数表。这些报告和记录会被进一步转发给患者的牙医，用于检查和治疗。
为了创建这个应用程序，我们的团队必须完成以下工作:

  • 开发一个有效的声音识别算法
  • 构建原生iOS应用来收集和处理数据
  • 在系统内和外部用户之间实现准确的报表和数据共享
米歇尔•Allessie

米歇尔•Allessie,荷兰Bruxlab的创始人兼首席执行官

良好的项目管理和非常好的机器学习团队。

价值交付

为了按照客户的期望，交付最终产品所需的质量水平，我们的团队完成了以下工作:
  • 6-bruxlab_1

    精准磨削声音识别

    AltexSoft团队利用数据分析和机器学习技术，创建了一种复杂的算法，能够从其他噪音中区分出磨牙。vwin.co0m我们的数据科学家建立了一个复杂的神经网络，并使用了6000多个真实和虚假的音频样本来解决噪声分类问题。对于每一个音频样本，团队都能够提取一些与刷音相关的特定属性。基于这些特征，我们的算法在声音识别上达到了80%的正确率(随着对用户样本的分析越来越多，正确率也越来越高)。
  • 6-bruxlab_2

    方便和精确的诊断，不需要额外的费用

    为了更好的方便用户，我们将算法构建为用户友好的移动应用程序。DoIGrind应用是通过app Store发布的，准入门槛很低:任何人都可以立即开始使用该应用。此外，由于81%的移动用户从未离开过他们的设备(根据最近的研究)，DoIGrind可以自然监测磨牙症状，对患者没有任何不便。
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    简单的医患互动

    录音完成后，算法对音频文件进行分析，并将有磨牙声音的片段转发给牙医进行进一步研究。所有有关其他因素的信息，如吸烟或压力，可能会影响磨分，都被发送给医生，以确保诊断是准确的。可视化的统计数据可以在应用程序内为用户提供，并且可以很容易地解释。

方法及技术资料

算法的开发花了3个多月，而app的第一版开发只用了4个月。项目组成员5人。

的本机iOS应用程序开发使用objective - c，算法是写进去的Python然后用Objective-C重写。这个团队采用了最先进的技术数据分析和机器学习技术实现的声音识别算法。

该应用程序目前有两种版本。的基本DoIGrind应用选择性更强，因此能够减少假阴性声音样本的数量。然而，在这种情况下，玩家可能会错过许多轻微的磨音，这可能和沉重的磨音一样危险。

因此,DoIGrind职业相反，App会收集尽可能多的声音。这些样本，无论是真还是假，然后由牙医检查和手动验证，以确保最准确的磨音识别。

项目框架内提供的服务:vwin拳击宝贝数据科学咨询．

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