id	author	title	date	pages	extension	mime	words	sentence	flesch	summary	cache	txt
gs-3521	Ozuomba, Uzoma Divinelove Moses; Gurtskaia, Zviad	LEARNING SOUND WAVES' EFFECTS ON EMG SIGNALS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE	2025	7	.pdf	application/pdf	1816	97	76	და ამპლიტუდების გამოყენების შემდეგ შევაგროვეთ რიცხვითი და გრაფიკული მონაცემები. ჯანდაცვის პროფესიონალს არ აღმოუჩენია განსხვავება გრაფიკულ EMG მონაცემებს შორის. ჩვენ ავაგეთ ხელოვნური ინტელექტის მოდელი რიცხვითი მონაცემების გამოყენებით და მოვამზადეთ იგი სხვადასხვა სტატისტიკური მეთოდებით. სხვადასხვა მოდელებმა აჩვენეს განსხვავებული სიზუსტე. საუკეთესო შედეგები მიღწეული იქნა Subspace KNN-ით შემსწავლელი ტიპით: Nearest |Neighbors (72%). Microsoft Word - fullpdf07012025 Georgian Scientists/ქართველი მეცნიერები ტ. 7 N 1, 2025 579 Georgian Scientists ქართველი მეცნიერები Vol. 7 Issue 1, 2025 https://doi.org/10.52340/gs.2025.07.01.53 ხმის ტალღების სწავლის ეფექტი EMG სიგნალებზე ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით უზომა დივინელოვა მოსეს ოზუომბა, ზვიად ღურწკაია საქართველოს ტექნიკური უნივერსიტეტი აბსტრაქტი ხმა არის ენერგია (Raghu, 2018; Choi, Jung, & Kang, 2019) ან ვიბრაცია, რომელსაც შეუძლია ადამიანის სხეულში გავრცელება ხმის ტალღების სახით, და ამ ხმის ტალღებს აქვს როგორც დადებითი, ასევე უარყოფითი გავლენა ადამიანების ფიზიკურ და გონებრივ კეთილდღეობაზე (Bass & Clark, 2003; World Health Organization, 2018, 2018; ხმის ტალღების ამ პოზიტიურმა ან უარყოფითმა ეფექტებმა შეიძლება გამოიწვიოს თერაპიული ან პათოლოგიური ეფექტები, ამიტომ ჩვენი მიზანია შევქმნათ AI-ზე დაფუძნებული მოდელი, რათა გამოავლინოს და წინასწარ განსაზღვროს თერაპიული ხმის სიხშირეები და ამპლიტუდები ჯანმრთელობის ინდივიდუალური საჭიროებიდან გამომდინარე.ჩვენი კვლევა მიზნად ისახავს ხელოვნური ინტელექტის (AI) დაფუძნებული მოდელის შემუშავებას, რათა აღმოაჩინოს ადამიანის კუნთების რეაქცია სხვადასხვა ხმის სიხშირეზე და ამპლიტუდაზე. ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით, ჩვენ შევძელით დამედგინა განსხვავება EMG სიგნალებს შორის, რომლებიც ჩაწერილია მოხალისეებისგან ხმის ტალღების სხვადასხვა გამოყენების დროს. ეს ნიშნავს, რომ ადამიანის კუნთები რეაგირებენ სხვადასხვა ხმოვან სიგნალებზე და განსხვავებულად რეაგირებენ. საკვანძო სიტყვები: ხმის ტალღები, ხმის თერაპია, ხმით მკურნალობა, ხმის სიხშირის გენერატორი, სიხშირე, ამპლიტუდა, 432Hz, 440Hz, 880Hz, 1320Hz, 30dB, 60dB, 90dB, რთული ტონალობა, ჰარმონიული ტონები, ოქტავა, CleveLab-ის ლაბორატორია, მანქანური სწავლება, Matlab.	cache/gs-3521.pdf	txt/gs-3521.txt