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EarLog：利用耳部生理信号感知听力风险
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AI 综述
2026年10月12日，arXiv Audio and Speech 频道发布一手论文《EarLog：利用耳部生理信号实现个性化听力风险感知》。EarLog 将日常播放音频转化为机会式探测信号，通过内容条件残差感知识别微弱声反射（AR），并在嵌入式控制器上以低成本双麦克风配件实时运行。研究在 81 名参与者、16 款耳机、超过 400 小时录音的临床参考基准上验证，EarLog 达到 99.0% 灵敏度与 98.7% 特异性，可记录日常聆听中的个体化 AR 事件，为听力风险的纵向研究提供数据。该论文已被 ACM MobiCom 2026 接收。
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最新进展10月12日 12:00
EarLog 论文发布并被 ACM MobiCom 2026 接收，报告 99.0% 灵敏度与 98.7% 特异性。报道时间线
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10月12日
- arXiv · Audio and SpeechEarLog：利用耳部生理信号实现个性化听力风险感知
EarLog 将日常播放音频转化为机会式探测信号，通过内容条件残差感知识别微弱声反射（AR），在嵌入式控制器上以低成本双麦克风配件实时运行。在 81 名参与者、16 款耳机、超过 400 小时录音的临床参考基准上，EarLog 达到 99.0% 灵敏度与 98.7% 特异性，可记录日常聆听中的个体化 AR 事件，为听力风险的纵向研究提供数据。论文已被 ACM MobiCom 2026 接收。
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