Chaqaloqlar yig'isini tahlil qilish. Sun'iy intellekt tizimi yordamida inson omilini rivojlantirish

Chaqaloqlar yig'isini tahlil qilish. Sun'iy intellekt tizimi yordamida inson omilini rivojlantirish.


D.Sotvoldiyev Fiskal instituti dotsenti, Z. Qadamova TATUFF 1-kurs magistri


ANNOTATSIYA
Mazkur maqolada chaqaloqlar yig'isini tadqiqot bosqichlari, yig'lash signallari, yig'lash signallari orqali chaqaloqni bezovta qilayotgan kassaliklarni aniqlash, sun'iy intellekt tizimida chaqaloq yig'isini tahlil qilish, inson omilini rivojlatirishda sun'iy intellektning axamiyati kabilar asoslab, berilgan.
Kalit so‘zlar
Sun'iy intellekt, signallar, gipo-akustik, asfiksiya, gipotireoz, normal va potologik qichqiriqlar, giperbilirubinemiya, Neonatal intensiv terapiya, neyronlar.
Har yili global miqyosda 130 millionga yaqin chaqaloq tug'iladi. Yangi tug'ilgan chaqaloqlarga yaxshi g'amxo'rlik qilish, ayniqsa, birinchi marta ota-onalar uchun katta muammo. Boshqa ota-onalar va kitoblarning takliflariga rioya qilish amalda muammolarni hal qilish uchun etarli emas. Buning asosiy sababi shundaki, chaqaloq yig'lashining ma'nosini tushunish qiyin. Chaqaloqlar dunyo bilan yig'lash orqali muloqot qilishadi. Tajribali ota-onalar, tarbiyachilar, shifokorlar va hamshiralar o'zlarining tajribalariga qarab yig'lashni tushunishadi. Yosh ota-onalar hafsalasi pir bo'lib, chaqaloqlarini tinchlantirishda qiynalishadi, chunki barcha yig'lash signallari ularga bir xil eshitiladi. Chaqaloqlarning qichqiriq ovozini aniq talqin qilish ota-onalarga chaqaloqlariga yaxshiroq g'amxo'rlik qilishga yordam beradi. Chaqaloqlarning qichqirig'i bo'yicha tadqiqotlar 1960–yillarda Vasz-Xokert tadqiqot guruhi yig'lashning to'rt turini (og'riq, ochlik, tug'ilish va zavq) auditoriyada o'qitilgan hamshiralar tomonidan aniqlaganida boshlangan [1]. Dastlabki yillarda tadqiqotlar shuni ko'rsatdiki, har xil turdagi qichqiriqlarni o'qitilgan kattalar tinglovchilari auditoriyada farqlashlari mumkin. Ammo go'dak yig'isi uchun inson idrokini o'rgatish mashinalarni o'rganish modellariga qaraganda ancha qiyin. Muxopadxay tadqiqotida bir guruh odamlarni ba'zi qichqiriq tovushlarini tanib olishga o'rgatish orqali tasniflashning eng yuqori aniqligi 33,09% ni tashkil qiladi, spektral va prosodik xususiyatlarga asoslangan mashinada o'rganish algoritmi esa bir xil ma'lumotlar to'plamini taniy oladi va 80,56% aniqlikka erishadi [2]. Chaqaloq chaqaloq yig'isi tushunish aqlli mashinalari qurish kelajakda aqlli robot caregivers qurish uchun yo'l olib keladi. Chaqaloqlarning kundalik hayotiy ehtiyojlarini tushunishdan tashqari, kasalliklarni bashorat qilish yana bir muhim vazifadir chaqaloq yig'isi tadqiqot. Chaqaloqlarning vokal trakti va nafas olish tizimiga ba'zi kasalliklar ta'sir qilganligi sababli, nosog'lom chaqaloqlarning yig'lash signallari sog'lom yig'lash signallaridan farq qiluvchi o'ziga xos xususiyatlarga ega. Bunday kasalliklarning ma'lum misollariga kar, autizm va asfiksiya va boshqalar kiradi. Kasalliklarni aniqlash uchun patologik qichqiriq signallarini tahlil qilish invaziv bo'lmagan va tezkor usul bo'lib, chaqaloqlar hayotini saqlab qolishi mumkin, ayniqsa tibbiy asbob-uskunalar va tajriba etishmayotgan joylarda. Chaqaloqlar yig'lashini tadqiq qilishning dastlabki yillarida ko'plab ishlar normal va patologik yig'lash signallarini tasniflashga qaratilgan. Sarasvatining sharhida [3], 34 2003 yildan 2011 yilgacha nashr etilgan normal va patologik qichqiriq signallarini tasniflash bo'yicha hujjatlar keltirilgan. Ishlarga gipo-akustik, asfiksiya, gipotireoz, giperbilirubinemiya, tanglay yorig'i kabi kasalliklarni aniqlash kiradi.Sun’iy intellekt — informatikaning alohida sohasi bo‘lib, odatda inson ongi bilan bog‘liq imkoniyatlar: tilni tushunish, o‘rgatish, muhokama qilish, masalani yechish, tarjima va shu kabi imkoniyatlarga ega kompyuter tizimlarini yaratish bilan shug‘ullanadi. Hozirda sun'iy intellekt turli amallarni bajarishga mo‘ljallangan algoritm hamda dasturiy tizimlardan iborat va u inson ongi bajarishi mumkin bo‘lgan bir qancha vazifalarning uddasidan chiqa oladi.
Chaqaloq yig'isi tadqiqot ma'lumotlarni yig'ish o'z ichiga oladi, signal qayta ishlash yig'lab, xususiyati qazib olish va tanlash, va tasnifi. chaqaloq yig'isi ma'lumotlarining sezgirligi tufayli tadqiqotchilar uchun kerakli ma'lumotlarni olish qiyin bo'ldi. Tadqiqotchilar chaqaloq yig'isi kliplarini o'zlari yozib olishadi yoki boshqa mualliflarning ma'lumotlar to'plamlari uchun ruxsat so'rashadi. Ko'pgina ma'lumotlar bazalari kasalxonada, Neonatal intensiv terapiya bo'limida (NICU), uyda va klinikalarda va boshqalarda qayd etilgan. real vaqtda yozib olish yoki uzoq vaqt davomida chaqaloqlarning beshigiga yaqin elektron yozib olish moslamalarini o'rnatish orqali. Signalni qayta ishlash fon shovqinlarini olib tashlash va chaqaloq yig'isi ma'lumotlar bazalarini yaratish uchun chaqaloq yig'isi segmentatsiyasini amalga oshirish uchun zarurdir. Ma'lumotlar bazasi mavjud bo'lgandan so'ng, xususiyatlarni ajratib olish chaqaloq yig'isi signallarining turli domenlaridan xususiyatlarni chiqarish uchun qadamdir. Vaqt domenidan, cepstral domenidan yoki prosodik domendan va boshqalardan olingan xususiyatlar. chaqaloq yig'isi signalining turli jihatlarini ifodalaydi. Eng mos xususiyatlarni tanlash va xususiyat o'lchamlarini kamaytirish samarali tasniflash modellarini yaratish uchun yana bir vazifadir. Muayyan chaqaloq yig'isi xususiyatlari uchun tegishli mashinani o'rganish modellarini qo'llash tasniflash yoki aniqlashning aniqligi uchun juda muhimdir. Ikkinchi sun'iy aql sifatida (AI) qish 1990 yilda tugaydi [4], neyron tarmoqlari mashhur usul sifatida paydo bo'ladi chaqaloq yig'isi tadqiqot. Neyron tarmoqlari biologik miya tizimidan ilhomlangan o'zaro bog'liq neyronlarni o'z ichiga olgan hisoblash tizimidir. Kirish vektorlari, neyronlar, og'irliklar, faollashtirish funktsiyalari va chiqish asab tarmog'ining asosiy elementlari hisoblanadi. Har bir neyron har bir qatlamning har bir ulanishi va tarafkashligi og'irliklari asosida oldinga tarqalish jarayonida hisoblangan qiymatga ega. Faollashtirish funktsiyalari tarmoqdagi chiziqsizlikka erishish uchun ishlatiladi. Orqa tarqalish-bu modelni o'rgatish va yo'qotish funktsiyasini minimallashtirish uchun asosiy algoritm bo'lib, u model ma'lumotlar to'plamiga qanchalik mos kelishini baholaydi. 2000-yillar davomida chaqaloqlarni tadqiq qilishda qabul qilingan usullarning aksariyati neyron tarmoqlari, shu jumladan miqyosli konjugat gradient neyron tarmog'i, ko'p qavatli perceptron, umumiy regressiya neyron tarmog'i, evolyutsion neyron tarmog'i, ehtimoliy neyron tarmog'i, neyro-loyqa tarmoq va vaqtni kechiktirish neyron tarmog'i va boshqalar. Yashirin Markov modeli va qo'llab-quvvatlash vektorli mashinasi (SVM) 2000-yillarda ham qabul qilingan. So'nggi o'n yil ichida, bunday SVM, K-yaqin qo'shni (KNN), Gauss aralashmasi modeli (GMM), loyqa klassifikatori, logistika tushish kabi ko'plab an'anaviy mashina ta'lim usullari, k-Klaster anglatadi, va tasodifiy o'rmon, patologik chaqaloq yig'isi tasniflash uchun qo'llaniladi, sabab tasnifi yig'lab, va ovoz aniqlash yig'lab. Xuddi shu davrda yangi neyron tarmoq me'morchiligi sanoat va tadqiqotlarda keng qo'llaniladi. Konvolyutsion neyron tarmoq (CNN), takrorlanadigan neyron tarmoq (RNN), CNN-RNN, kapsula tarmog'i, suv omborlari tarmog'i va neyro-loyqa tarmoqlar chaqaloq yig'isi tadqiqotida yangi bob ochadi.