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人工智慧的應用：骨導麥克風及老年智慧手環

為了解決fitbit中文介面的問題，作者劉鴻儐 這樣論述：

人工智慧是從二十世紀中期在電腦及電腦程式語言創造出來後才開始的研究。電腦計算能力與平行處理使得人工智慧在某些特殊的領域優於人類。許多的類神經網路讓電腦能從資料學到規則。電腦每個迴圈都會學習一些，經過幾千幾百萬的迴圈他們就會學習到規則並做的比人好。 我們使用人工智慧的技術在下列應用：骨導麥克風及老年智慧手環。骨導麥克風： 骨導麥克風是基於說話者頭骨的振動來產生語音，在使用骨導麥克風做傳輸語音時它們比正常的氣導麥克風表現出更好的抗噪能力。但因為骨導麥克風只能擷取語音信號的低頻部分，所以它們的頻率響應與氣導麥克風的頻率響應差異很大。當用骨導麥克風代替氣導麥克風時，我們可以在噪音抑制方面

取得令人滿意的結果，但由於固體振動的性質，語音品質和理解度可能會降低。 骨導麥克風和氣導麥克風的不一致特性也會影響語音辦識的性能，並且使用骨導麥克風的語音數據重新創建新的語音辦識系統是不可行的。在這項研究中，我們提出了一種新穎的深度去噪自動編碼器方法來橋接骨導麥克風和氣導麥克風，以提高語音品質和可理解度，可以直接使用目前的語音辦識系統而不需重新創建新系統。實驗結果顯示，深度去噪自動編碼器的方法可以有效提高語音品質和可理解度在一些標準化評估指標。此外，我們提出的系統可以顯著提高語音辦識性能，在無噪音的條件下，相對字元錯誤率降低了48.28％（從14.50％降至7.50％）。在實際噪音環境下（噪音

聲壓從61.7 dBA到73.9 dBA），我們提出的使用骨導麥克風加深度去噪自動編碼器優於氣導麥克風，相對字元錯誤率（骨導麥克風：9.13％和氣導麥克風：58.75％）減少84.46％。老年智慧手環： 現代醫學使更多的人口能夠生存超過65歲。長者照護已成為唯一最相關的全球挑戰之一。有許多相關議題與監測及管理老年人的日常活動。在這個研究中，我們將檢測使用先進活動傳感平台在監控長者日常活動中的活動水平。它將有助於了解個別老年人的生活方式促進其安全並提高生活素質經由量測身體上的力量及獨立性。我們調查了可穿戴設備的要求用於老年人的技術，採用慣性測量傳感器。我們建議的系統包括每個老年人的可穿戴設

備，物聯網接收器環境，智能警報，機器學習算法，以及與使用遠程網路的應用程序處理介面。我們提出的慣性測量傳感器應用的主要包括精確測量個人身體活動水平。

依使用者經驗建置行動健康預警應用系統介面設計-以心臟病患者為例

為了解決fitbit中文介面的問題，作者王翊楹 這樣論述：

現今在智慧型手機和平板應用程式對於醫療領域變得越來越重要，配戴於手腕上的裝置搭配應用程式監測心率和健身效果更是受歡迎。根據2015年美國心臟協會全球死因統計結果，心臟病高居全球死亡原因之首。由於心臟病急性發作常導致生命危險，因此需要長期追蹤。目前許多測量心跳健康管理應用程式大多與運動相關，沒有專業醫療且為心臟病患者建置適合的監測應用程式，若能結合專業準確的心臟生理訊號輔助現有臨床診斷工具(如心電圖、心音圖、心震圖、超音波影像等)來辨識心臟狀態，讓心臟病患者能隨身、隨時、隨地、隨動的偵測心臟病突發異常病徵是非常重要的。本研究的目的為設計智慧衣連結應用程式-以心臟病患者為例依據使用者經驗建置行動

健康預警應用系統服務模式之介面設計，以一機、二訊、三端、四隨之架構為主，除了ECG sensor偵測之心電圖外，亦將結合SCG sensor偵測使用者之心震圖，將可更準確偵測使用者之心臟狀況，並且利用使用者經驗（UX）之考量，設計應用程式介面，滿足使用者的需求。