- Специальный корреспондент
Современная технология определяет уровень алкоголя через анализ голоса.
Ученые обнаружили новый способ определения степени алкогольного опьянения с помощью анализа изменений голоса. Исследователи из Стэнфордского университета и Университета Торонто провели небольшое исследование, в рамках которого 18 взрослых участников употребляли алкоголь в количестве, зависящем от их веса. Затем им предложили прочитать скороговорку, записываясь на смартфон.
Исследователи анализировали записи голоса, разбив их на односекундные фрагменты и изучая такие параметры, как высота тона и частота. В результате они создали базу данных, которая с 98% точностью могла предсказать уровень алкогольного опьянения.
Основной исследователь Брайан Суффолетто, доцент кафедры неотложной медицины в Стэнфорде, подчеркнул, что точность модели его удивила. Ученые полагают, что внедрение этой системы в смартфоны и доступ к микрофону позволили бы мониторить уровень опьянения пользователей и отправлять предупреждения, если человек слишком пьян, чтобы водить машину.
Суффолетто предложил интегрировать данную технологию с другими функциями смартфона, включая акселерометр для анализа нестандартных паттернов движения и систему анализа текстов, которая может выявлять признаки опьянения. Этот метод может оказаться эффективным способом вмешательства в ситуацию, когда человек ещё способен на адекватную реакцию.
Исследователь подчеркивает необходимость дополнительных исследований для расширения базы данных голосовых образцов и вовлечения большего количества участников.
Ученые обнаружили новый способ определения степени алкогольного опьянения с помощью анализа изменений голоса. Исследователи из Стэнфордского университета и Университета Торонто провели небольшое исследование, в рамках которого 18 взрослых участников употребляли алкоголь в количестве, зависящем от их веса. Затем им предложили прочитать скороговорку, записываясь на смартфон.
Исследователи анализировали записи голоса, разбив их на односекундные фрагменты и изучая такие параметры, как высота тона и частота. В результате они создали базу данных, которая с 98% точностью могла предсказать уровень алкогольного опьянения.
Основной исследователь Брайан Суффолетто, доцент кафедры неотложной медицины в Стэнфорде, подчеркнул, что точность модели его удивила. Ученые полагают, что внедрение этой системы в смартфоны и доступ к микрофону позволили бы мониторить уровень опьянения пользователей и отправлять предупреждения, если человек слишком пьян, чтобы водить машину.
Суффолетто предложил интегрировать данную технологию с другими функциями смартфона, включая акселерометр для анализа нестандартных паттернов движения и систему анализа текстов, которая может выявлять признаки опьянения. Этот метод может оказаться эффективным способом вмешательства в ситуацию, когда человек ещё способен на адекватную реакцию.
Исследователь подчеркивает необходимость дополнительных исследований для расширения базы данных голосовых образцов и вовлечения большего количества участников.
