基于语音的血压估计：增强优化与增量聚类
机器学习
2023-11-28 v1
摘要
血压（BP）估计在诊断多种健康状况中起着关键作用，凸显了克服传统测量挑战所需创新方法的必要性。本研究利用机器学习与语音信号，聚焦于预处理、特征提取与实时应用，探究准确的血压估计。引入了一种先进的基于聚类的策略，结合k-means算法与所提出的Fact-Finding Instructor优化算法，以提升准确性。这些聚类技术的组合结果实现了鲁棒的血压估计。此外，超越上述见解，本研究深入探讨了当代数字内容消费的动态领域。诸如YouTube等平台已成为具有影响力的空间，呈现出引发多样情绪的各类视频。从暖心有趣的内容到紧张叙事，YouTube捕捉了人类体验的光谱，影响着信息获取与情感参与。在此背景下，本研究考察了YouTube视频与生理反应特别是血压（BP）水平之间的相互作用。通过将先进血压估计技术与YouTube视频的情感维度相整合，本研究丰富了我们对现代媒体环境如何与健康影响相交织的理解。
引用
@article{arxiv.2311.15098,
title = {Speech-Based Blood Pressure Estimation with Enhanced Optimization and Incremental Clustering},
author = {Vaishali Rajput and Preeti Mulay and Rajeev Raje},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.15098},
year = {2023}
}
备注
29 pages, 2 tables, 9 figures