深層学習アルゴリズムは、声でアルコールを聞くことができます

クレジット: Pixabay/CC0 パブリック ドメイン

ラ トローブ大学の研究者は、パブやクラブで、高価でバイアスがかかる可能性のある呼気検査装置と併用できる人工知能 (AI) アルゴリズムを開発しました。

このテクノロジーは、12 秒間の声の録音だけで、法定アルコール制限を超えているかどうかを即座に判断できます。

ジャーナルに掲載された論文では アルコール、博士が率いる研究。 学生のアブラハム・アルバート・ボネラは、ラ・トローブ大学のアルコール政策研究センターとコンピューター科学および情報技術学部のエマニュエル・クンチェ教授とジェン・ヘ准教授の監督を受けており、オーディオベースのディープラーニングアルゴリズムの開発について説明しています。アルコール酩酊 (ADLAIA) を特定することで、12 秒間の会話の録音に基づいて個人の中毒状態を判断できます。

アルバート・ボネラによると、急性アルコール中毒は認知能力と精神運動能力を損ない、交通事故やアルコール関連の暴力など、さまざまな公衆衛生上の危険につながります.

アルバート・ボネラ氏は、「酔っている個人は通常、高価で労働集約的な呼気検査器を使用して血中アルコール濃度(BAC)を測定することで特定されます。

誰かがマイクに向かって話すだけに頼ることができるテストは、ゲームチェンジャーになります。

このアルゴリズムは、酩酊状態と飲酒状態のスピーカーの 12,360 のオーディオ クリップのデータベース データセットを使用して開発され、テストされました。 研究者によると、ADLAIA は、BAC が 0.05% 以上の酩酊状態のスピーカーをほぼ 70% の精度で識別することができました。 このアルゴリズムは、BAC が 0.12% を超える酩酊状態の話者の識別において、ほぼ 76% という高いパフォーマンスを示しました。

研究者は、ADLAIA の潜在的な将来のアプリケーションの 1 つは、モバイル アプリケーションへの統合であり、個人の酩酊状態に関する瞬時の結果を得るために環境 (バーやスポーツ スタジアムなど) で使用される可能性があることを示唆しています。

アルバート・ボネラ氏は、「酔っている個人を発話だけで特定できるようになれば、呼気によるアルコール検査は費用がかかり、信頼性が低いことが多い現在のシステムに比べて、はるかに安価な代替手段となるでしょう」と述べています。

全体的なパフォーマンスがさらに向上すると、ADLAIA はモバイル アプリケーションに統合され、アルコールに酔った個人を特定するための予備的なツールとして使用される可能性があります。

詳しくは:
Abraham Albert Bonela 他、アルコール酩酊を識別するための音声ベースの深層学習アルゴリズム (ADLAIA)、 アルコール (2022)。 DOI: 10.1016/j.alcohol.2022.12.002

ラ・トローブ大学提供

引用: 深層学習アルゴリズムは声でアルコールを聞くことができます (2023 年 1 月 6 日) https://medicalxpress.com/news/2023-01-deep-algorithm-alcohol-voice.html から 2023 年 1 月 6 日取得

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