Voice as a sensitive biomarker for predicting exercise intensity: a modelling study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study investigates the potential of using voice as a sensitive omics marker to predict exercise intensity. Methods: Ninety-two healthy university students aged 18-25 participated in this cross-sectional study, engaging in physical activities of varying intensities, including the Canadian Agility and Movement Skill Assessment (CAMSA), the Plank test, and the Progressive Aerobic Cardiovascular Endurance Run (PACER). Speech data were collected before, during, and after these activities using professional recording equipment. Acoustic features were extracted using the openSMILE toolkit, focusing on the Geneva Minimalistic Acoustic Parameter Set (GeMAPS) and the Computational Paralinguistics Challenge (ComParE) feature sets. These features were analyzed using statistical models, including support vector machine (SVM), to classify exercise intensity. Results: Significant variations in speech characteristics, such as speech duration, fundamental frequency (F0), and pause times, were observed across different exercise intensities, with the models achieving high accuracy in distinguishing between exercise states. Conclusion: These findings suggest that speech analysis can provide a non-invasive, real-time method for monitoring exercise intensity. The study's implications extend to personalized exercise prescriptions, chronic disease management, and the integration of speech analysis into routine health assessments. This approach promotes better exercise adherence and overall health outcomes, highlighting the potential for innovative health monitoring techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».