Cihaz üzerinde analiz. Bireysel olarak eğitilmiş sınıflandırıcılar. Özel bildirimler. Ses kaydı yok.
Cihaz üzerinde analiz. Bireysel olarak eğitilmiş sınıflandırıcılar. Özel bildirimler. Ses kaydı yok.
İşlem Hattı
AwareFlow tamamen iPhone'unuzda çalışır: dinle → sınıflandır → bildir → öğren. Her adım cihaz üzerinde gerçekleşir. Hiçbir şey telefonunuzdan çıkmaz.
AwareFlow, kısa ve sürekli ses parçacıklarını gerçek zamanlı olarak analiz etmek için iPhone'unuzun mikrofonunu kullanır. Uygulama, burun çekme veya boğaz temizleme gibi belirli ses kalıplarını Apple'ın yerel ses çerçevelerini kullanarak algılar. Ham ses anında işlenir ve atılır. Asla kaydedilmez, saklanmaz veya herhangi bir yere gönderilmez.
Her alışkanlığın kendi özel makine öğrenimi modeli vardır — tam olarak o sesi arka plan gürültüsünden ayırt etmek için eğitilmiş bir ikili sınıflandırıcı. Bu "alışkanlık başına bir model" yaklaşımı, her şeyi tek bir modelle sınıflandırmaktan çok daha iyi doğruluk sağlar. Sınıflandırıcılar, Apple'ın Core ML çerçevesinde yalnızca CPU çıkarımı ile çalışır.
Şu anda mevcut: Burun çekme algılama, boğaz temizleme algılama.
Yakında: Tükenmez kalem tıklatma, yüksek sesle çiğneme, iç çekme, ayak sallama ve daha fazlası.
Bir alışkanlık algılandığında, AwareFlow sessizce bağlamı kaydeder: günün saati, ortam ses seviyesi, takvim yoğunluğu ve hava koşulları. İsteğe bağlı olarak nasıl hissettiğinizi kaydedebilirsiniz — üç saniyeden kısa süren hızlı bir dokunuş. Zamanla bu bağlam, tekil anları anlamlı kalıplara dönüştürür.
AwareFlow size sakin, üst düzey kalıplar gösterir: alışkanlıklar ne zaman ortaya çıkıyor, hangi koşullar etrafında yoğunlaşıyor ve zaman içinde nasıl değişiyor. Ham sayılar yerine bağlamsal açıklamalar görürsünüz — "normalden daha aktif" veya "dünden daha sakin." Amaç, harekete geçebileceğiniz farkındalık sağlamaktır, baskı yaratan sayılar değil.