Smartphone-Aufzeichnungen können feststellen, ob eine Person getrunken hat, und Untersuchungen der Stanford University haben ergeben, dass die Genauigkeit bis zu 98 % beträgt

Berichten zufolge zeigt eine neue Studie der Stanford University, dass Smartphones anhand von Stimmmustern genau erkennen können, ob eine Person betrunken ist, mit einer Erkennungsrate von bis zu 98 %

Die Studie testete 18 Teilnehmer (72 % männlich, 21-62 Jahre alt), Sensoren analysieren ihre Stimmmuster, um zu erkennen, ob sie betrunken sind. Die Forschung wurde im „Journal of Studies on Alcohol and Drugs“ veröffentlicht.

Brian Suffoletto, außerordentlicher Professor für Notfallmedizin an der Stanford University, sagte, er sei von der Genauigkeit der Ergebnisse überrascht und fügte hinzu, dass weitere Untersuchungen erforderlich seien, um die Gültigkeit der Ergebnisse zu bestätigen.

Er sagte, dass diese Ergebnisse dazu beitragen könnten, zukünftige Verkehrsunfälle und Todesfälle durch Trunkenheit am Steuer usw. zu reduzieren, und fügte hinzu: „Obwohl wir nicht das erste Team sind, das Veränderungen der Spracheigenschaften bei Trunkenheit untersucht, bin ich fest davon überzeugt, dass

unsere Genauigkeit darauf zurückzuführen ist.“ unsere Anwendung modernster Technologie in der Signalverarbeitung, akustischen Analyse und maschinellen Lernen

Wir haben aus Forschungsberichten gelernt, in denen den Teilnehmern eine auf ihr Körpergewicht abgestimmte Dosis Alkohol verabreicht wurde, die innerhalb einer Stunde konsumiert werden muss. Anschließend wurden sie einer Reihe von Zungenbrechertests unterzogen. Die Teilnehmer mussten diese bis zu sieben Stunden lang jede Stunde laut wiederholen,

während ihre Stimmen von ihren Smartphones aufgezeichnet wurden.

Vor dem Trinken testeten die Forscher auch den Atemalkoholgehalt der Teilnehmer und zeichneten ihre Zungenbrecher auf. Anschließend wird der Atemalkoholgehalt 7 Stunden lang alle 30 Minuten getestet.

Danach analysierten die Forscher die Stimme des Sprechers mithilfe einer Software,

betrachteten Parameter wie Frequenz und Tonhöhe in Ein-Sekunden-Intervallen und bauten ein Support-Vector-Machine-Modell zur Erkennung von Trunkenheit (definiert als Atemalkoholkonzentration > 0,08 %). Vergleich der Basislinie Die Sprachspektralmerkmale wurden mit jedem nachfolgenden Zeitpunkt verglichen und die Genauigkeit des 95 %-Konfidenzintervalls (KI) überprüft, was zu einer Vorhersagegenauigkeit von 98 % führte.

Professor Suffoletto sagte, dass eine Kombination aus Schritten und Verhaltensweisen wie dem Versenden von SMS verwendet werden kann, um den Grad der Vergiftung einer Person zu bestimmen. Er fügte hinzu, dass die Forschungsergebnisse genutzt werden könnten, um anhand von Mobiltelefonaufzeichnungen festzustellen, ob eine Person betrunken sei, und so rechtzeitig eingreifen zu können.

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