智能手机技术和智能扬声器正在推动斯坦福医学研究人员和多伦多大学研究人员进行的一项研究，能够检测到某人的醉汉，这都是基于个人的言语和声音模式的有趣的工程报告。
Eurekalert报告这项成功的研究通过要求参与者大声阅读一系列舌头扭曲，并在附近的桌子上设置了一条智能手机，以记录他们的声音不到一英尺，从而进行了实验。
在实验开始时，研究人员还评估了参与者的呼吸酒精含量，然后每30分钟持续7个小时。研究人员使用数字程序将扬声器的声音分为一秒钟，然后检查了音高和频率等指标。
试验期间受试者的语音模式的变化表明，与呼吸酒精读数相比，主要的研究人员Brian Suffoletto，MD描述了酒精中毒，其准确性为98％，这是一种“惊喜”，指出它是一种技术应用，诸如“信号处理，声学处理，声学分析”和“机器学习”和“机器研究”的最高准确性速率。
研究人员研究了一个相对较小的样本池，总共有18名参与者，其中72％是男性，21-62岁，平均年龄为29岁，“所有参与者都是白人和非西班牙裔”。
学习益处
创新的研究，标题为“使用语音特征检测酒精中毒：一项受控实验室研究”指出，手机和智能扬声器的有用性以远程认识到与饮酒有关的声音变化，可以帮助防止许多事故，被描述为“仅在及时干预”中，例如汽车或其他事故造成的伤害和死亡。
根据该报告，萨福雷托博士说，鉴于智能手机和智能扬声器的广泛使用，“最佳”干预工具将易于使用且易于访问，这些设备是警告个人中毒的绝佳选择。
“目标是为了获得最佳的接受时间和实时支持的相关性至关重要。”萨福雷托博士说，例如，提醒某人开始喝酒时可能会产生重大影响。但是，这种治疗的有效性在被陶醉后降低。
该研究的局限性
尽管这项研究取得了成功，但本文指出了结果的一些局限性，以参与者的种族背景和与其他公司的合作为中心。
该报告指出，需要对各种种族起源的受试者进行更大的研究，以验证声音模式作为醉酒的可靠预测指标，特别是非白人种族群体和西班牙裔族裔群体。这项研究表明，与目前通过智能扬声器收集语音样本的企业建立联系也可能是有益的。
该研究还指出，其两个参与者的语音录音丢失了，这可能会对研究的模型产生意外影响。最后，该研究被视为行动呼吁，要求美国国立卫生研究院创建数字生物标志物数据仓库。
