WOMBATT-VOZ

Wombatt Fatigue Management Inc.

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Über diese App

Die Android-Benutzeroberfläche sammelt die vorherigen Schlaf-, Diät- und Medikamenteninformationen des Benutzers. Die Benutzer sind dafür verantwortlich, die Fragen im Fragebogen genau und wahrheitsgemäß zu beantworten. Vor den Fragen vor der Schicht lesen Sie einen kurzen Text, mit dem die Benutzeroberfläche Ihre Stimme aufzeichnen kann. Am Ende wird eine Zusammenfassung der Antworten angezeigt, und Sie müssen die Informationen zur Analyse der Antworten und der Stimme an den Server in der Cloud senden. Die Schnittstelle empfängt die Informationen der Ergebnisse der Analyse und zeigt sie dem Benutzer an.
Wenn das Ergebnis nach der Analyse ORANGE oder ROT ist, erhalten die Vorgesetzten und Kontakte eine E-Mail mit den entsprechenden Informationen. Im Falle eines ROTEN Ergebnisses der Stimme kann eine SMS-Nachricht an die Vorgesetzten und Kontakte gesendet werden.
Nach dem ersten Vorgang (vor Beginn jeder Arbeitsschicht) sollte der Benutzer noch zweimal eingeben (Beispiel: nach dem Mittagessen und am Ende der Schicht). In diesen Fällen sollten Sie jedoch nur die Stimme aufzeichnen, die analysiert wird, um sie zu erhalten den aktuellen Ermüdungszustand des Benutzers. Wenn das Ergebnis ORANGE oder ROT ist, wird erneut eine E-Mail mit den entsprechenden Informationen empfangen. Wie beim vorherigen Vorgang kann im Falle eines ROTEN Ergebnisses der Sprache eine SMS-Nachricht an die Vorgesetzten und Kontakte gesendet werden.
Die Ergebnisse und die erhaltenen Informationen ermöglichen eine frühzeitige Warnung, dass Benutzer möglicherweise Ermüdungserscheinungen haben. Dies ist ein Präventionsinstrument, das dazu beiträgt, das Unfallrisiko aufgrund von durch Ermüdung verursachten menschlichen Fehlern zu verringern.
Die Ergebnisse des Fragebogens werden anhand der in der Publikation „Umgang mit Müdigkeit“ angegebenen Muster analysiert: Es geht um Schlaf. Die Sprachanalyse wird mit einem Algorithmus namens IVOICE® durchgeführt
Der Algorithmus wurde entwickelt, um Unterschiede in den Sprachmustern des Benutzers zu erkennen. Er lernt mit der Zeit der Verwendung und wird durch seine ständige Verwendung effektiver.

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