Les enregistrements sur smartphone peuvent déterminer si une personne a bu, et une étude de l'Université de Stanford a révélé que la précision atteint 98 %

Selon les rapports, une nouvelle étude de l'Université de Stanford montre que les smartphones peuvent identifier avec précision si une personne est ivre à l'aide de modèles vocaux, avec un taux de reconnaissance allant jusqu'à 98%

L'étude a testé 18 participants (72% d'hommes, 21-62 ans), des capteurs analysent leurs modèles de voix pour détecter s'ils sont ivres. La recherche a été publiée dans le "Journal of Studies on Alcohol and Drugs".

Brian Suffoletto, professeur agrégé de médecine d'urgence à l'Université de Stanford, s'est dit surpris par l'exactitude des résultats, ajoutant que des recherches supplémentaires sont nécessaires pour confirmer la validité des résultats.

Ces résultats pourraient contribuer à réduire les futurs accidents de la route et les décès causés par la conduite en état d'ébriété, etc., a-t-il déclaré, ajoutant : "Bien que nous ne soyons pas la première équipe à étudier les changements dans les caractéristiques de la parole en cas d'ivresse, je crois fermement que

Notre précision vient de notre application d'une technologie de pointe en matière de traitement du signal, d'analyse acoustique et d'apprentissage automatique

Nous avons appris de rapports de recherche dans lesquels les participants recevaient des doses d'alcool en fonction de leur poids corporel et devaient être consommées dans l'heure. Ils ont ensuite été soumis à une série de tests de virelangue. Les participants devaient les répéter à voix haute toutes les heures pendant 7 heures maximum,

pendant que leurs voix étaient enregistrées par leurs smartphones.

Avant de boire, les chercheurs ont également testé le taux d’alcool dans l’haleine des participants et enregistré leurs virelangues. La teneur en alcool dans l'haleine sera ensuite testée toutes les 30 minutes pendant 7 heures.

Après cela, les chercheurs ont analysé la voix du locuteur via un logiciel,

ont visualisé des paramètres tels que la fréquence et la tonalité à des intervalles d'une seconde et ont construit un modèle de machine à vecteurs de support pour détecter l'ivresse (définie comme une concentration d'alcool dans l'haleine > 0,08 %). comparaison de la ligne de base Les caractéristiques spectrales de la parole ont été comparées à chaque point temporel ultérieur et la précision de l'intervalle de confiance (IC) à 95 % a été vérifiée, résultant en une précision de prédiction de 98 % .

Le professeur Suffoletto a déclaré qu'une combinaison d'étapes et de comportements tels que l'envoi de SMS peut être utilisée pour déterminer le niveau d'intoxication d'une personne. Il a également ajouté que les résultats de la recherche peuvent être utilisés pour déterminer si une personne est ivre grâce aux enregistrements de téléphones portables, permettant ainsi une intervention rapide.

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