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斯坦福大学研究:智能手机录音可识别醉酒准确率98%

释放双眼,带上耳机,听听看~!
斯坦福大学最新研究发现,智能手机录音可以准确识别一个人是否醉酒,准确率高达98%。这一研究成果将为道路安全提供重要参考。

斯坦福大学研究:智能手机录音可识别醉酒准确率98%

11 月 9 日消息,斯坦福大学最近的一项研究发现,智能手机有 98% 的概率通过语音模式准确识别一个人何时喝醉。

该研究测试了 18 名参与者(72% 男性、年龄 21-62 岁),传感器对他们的声音模式进行分析,以检测他们是否喝醉。该研究发表在《Journal of Studies on Alcohol and Drugs》上。

斯坦福大学急诊医学副教授 Brian Suffoletto 表示,他对结果的准确性感到惊讶,并补充说需要进一步的研究来证实这些研究结果的有效性。

他表示,这些发现可能有助于减少未来因酒后驾驶等造成的道路伤害和死亡,并补充道:“虽然我们不是第一个研究醉酒期间语言特征变化的团队,但我坚信,我们的准确性源于我们对信号处理、声学分析和机器学习方面尖端技术的应用。”

IT之家从研究报告中获悉,在这项研究中,参与者会根据体重服用一定剂量的酒,并必须在一小时内喝完。然后,他们接受了一系列绕口令测试。参与者必须每小时大声重复这些内容,持续长达 7 个小时,同时他们的声音会被智能手机记录下来

而在饮酒之前,研究人员也检测了参与者的呼气酒精含量,并也记录了绕口令。之后每 30 分钟测试一次呼气酒精含量,持续 7 个小时。

之后,研究人员通过软件分析说话者的声音,以一秒为间隔查看频率和音调等参数,构建了支持向量机模型来检测醉酒(定义为呼吸酒精浓度 > 0.08%),将基线语音频谱特征与每个后续时间点进行比较,并检查 95% 置信区间(CI)的准确性,得出结果预测准确率为 98%

Suffoletto 教授表示,结合步数和发短信等行为,可以用来确定一个人的醉酒程度。他还补充说,这一研究成果可以通过手机录音来判断一个人是否喝醉,从而提供及时干预。

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