El proyecto shiihaa-breath-detection es una iniciativa de código abierto que realiza detección de respiración en tiempo real y biofeedback utilizando únicamente el micrófono de un smartphone. Concebida como herramienta de bienestar y autoconciencia —no como dispositivo médico—, la propuesta prioriza el procesamiento en el propio dispositivo para preservar la intimidad del audio del usuario.
El enfoque técnico combina tres capas. La primera, de procesamiento de señal, fragmenta el flujo de audio en ventanas cortas y solapadas y extrae medidas de energía y características espectrales: la inhalación tiende a generar energía más turbulenta y de mayor frecuencia, mientras que la exhalación es más suave y baja en el espectro. La segunda capa es una máquina de estados que rastrea la fase actual (inhalar, exhalar, transiciones y pausas) y solo admite transiciones plausibles mediante umbrales adaptativos que se recalibran al ruido ambiente. La tercera es una capa de calidad de datos que rechaza ventanas demasiado ruidosas, demasiado silenciosas o acústicamente ambiguas, prefiriendo un honesto «no estoy seguro» antes que una fase errónea pero aparentemente convincente.
El aprendizaje automático cumple un papel de apoyo: refina el feedback y mejora el modelo con ejemplos validados, pero la experiencia en vivo depende del pipeline basado en reglas. Gran parte del esfuerzo de ingeniería se destina a lidiar con las particularidades del audio móvil real: distintos modelos de teléfono, colocación del micrófono, control automático de ganancia, sonidos transitorios y dispositivos apoyados sobre tela o sostenidos en la mano.
El proyecto renuncia explícitamente al análisis del habla y a la subida de audio en bruto: opera sobre la envolvente energética y la forma espectral de la respiración, no sobre palabras. El material conservado para mejorar el modelo pasa controles de calidad y permanece en el dispositivo hasta que el usuario lo confirma expresamente, no se trata de una grabación continua.
La meta a largo plazo es un rango de resonancia personal, próximo a las seis respiraciones por minuto pero variable según la persona. La estabilidad de la respiración detectada, combinada opcionalmente con frecuencia cardiaca o HRV de un sensor externo, podría retroalimentar los patrones guiados para adaptar el ritmo al usuario. El repositorio publica la nota metodológica, el plan de investigación y la documentación de privacidad bajo CC BY 4.0, aunque el código fuente completo de la aplicación no está incluido. La app shiihaa, desarrollada por Felix Zeller, es el producto que materializa este biofeedback.