AI-Powered Woman Safety Application with Real-Time Audio-Based Trigger and Emergency Alert System
Notice bibliographique
Résumé
The AI-Driven Female Safety App will be a real-time emergency reporting system, that will be voice initiated and will help support the needs of damaged/unsafe individuals in an unsecure or compromised situation. This solution incorporates Artificial Intelligence (AI) to recognize a list of pre-defined emergency keywords eg; "help," "save me" etc., through an Android smartphones continual background listening ability. This app will be designed to continually listen for these keywords and upon recognition will go through a sequence of automated actions including, haring live location through GPS, recording audio, turning on a siren noise, turning on the flash light, and then automatically notifying the required emergency contacts. This type of tool will allow recordings to operate entirely autonomously and passively - without any action or engagement from the Ontario woman. As above, if a woman is unconscious, paralyzed or restrained, this type of app can be very beneficial. The app will use an efficient, lean model of AI dedicated to keyword spotting that will rely on already established smartphone sensor APIs for microphones, GPS, and flashlight. Not only is the app being designed to detect an emergency accurately and reliably, it will also address concepts of false positives, privacy, and power consumption by utilizing a modular design, with configured configurability thresholds. This step relies on utilizing existing technology that can provide not only personal safety and security (that will become increasingly important for women), but provide a low-cost, scalable, user-friendly safety tool that is using any modern installed version of the Android device and the sensors already included, and not extra hardware from another device.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,015 |
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 ».