IT之家11月9日消息，史丹福大學最近的一項研究發現，智慧型手機有98%的概率通過語音模式準確識別一個人何時喝醉。該研究測試了18名參與者（72%男性、年齡21-62歲），傳感器對他們的聲音模式進行分析，以檢測他們是否喝醉。
該研究發表在《Journal of Studies on Alcohol and Drugs》上。史丹福大學急診醫學副教授 Brian Suffoletto表示，他對結果的準確性感到驚訝，並補充說需要進一步的研究來證實這些研究結果的有效性。
他表示，這些發現可能有助於減少未來因酒後駕駛等造成的道路傷害和死亡，並補充道：「雖然我們不是第一個研究醉酒期間語言特徵變化的團隊，但我堅信，我們的準確性源於我們對信號處理、聲學分析和機器學習方面尖端技術的應用。」
圖源 PixabayIT之家從研究報告中獲悉，在這項研究中，參與者會根據體重服用一定劑量的酒，並必須在一小時內喝完。然後，他們接受了一系列繞口令測試。參與者必須每小時大聲重複這些內容，持續長達7個小時，同時他們的聲音會被智慧型手機記錄下來。
而在飲酒之前，研究人員也檢測了參與者的呼氣酒精含量，並也記錄了繞口令。之後每30分鐘測試一次呼氣酒精含量，持續7個小時。
之後，研究人員通過軟體分析說話者的聲音，以一秒為間隔查看頻率和音調等參數，構建了支持向量機模型來檢測醉酒（定義為呼吸酒精濃度>0.08%），將基線語音頻譜特徵與每個後續時間點進行比較，並檢查95%置信區間（CI）的準確性，得出結果預測準確率為98%。
Suffoletto教授表示，結合步數和發簡訊等行為，可以用來確定一個人的醉酒程度。他還補充說，這一研究成果可以通過手機錄音來判斷一個人是否喝醉，從而提供及時干預。
