11 月 9 日消息，斯坦福大學最近的一項研究發現，智能手機有 98% 的概率通過語音模式準確識別一個人何時喝醉。

該研究測試了 18 名參與者（72% 男性、年齡 21-62 歲），傳感器對他們的聲音模式進行分析，以檢測他們是否喝醉。該研究發表在《Journal of Studies on Alcohol and Drugs》上。

斯坦福大學急診醫學副教授 Brian Suffoletto 表示，他對結果的準確性感到驚訝，并補充說需要進一步的研究來證實這些研究結果的有效性。

他表示，這些發現可能有助于減少未來因酒后駕駛等造成的道路傷害和死亡，并補充道：“雖然我們不是第一個研究醉酒期間語言特征變化的團隊，但我堅信，我們的準確性源于我們對信號處理、聲學分析和機器學習方面尖端技術的應用。”

IT之家從研究報告中獲悉，在這項研究中，參與者會根據體重服用一定劑量的酒，并必須在一小時內喝完。 然后，他們接受了一系列繞口令測試。參與者必須每小時大聲重復這些內容，持續長達 7 個小時，同時他們的聲音會被智能手機記錄下來。

而在飲酒之前，研究人員也檢測了參與者的呼氣酒精含量，并也記錄了繞口令。之后每 30 分鐘測試一次呼氣酒精含量，持續 7 個小時。

之后，研究人員通過軟件分析說話者的聲音，以一秒為間隔查看頻率和音調等參數，構建了支持向量機模型來檢測醉酒（定義為呼吸酒精濃度 > 0.08%），將基線語音頻譜特征與每個后續時間點進行比較，并檢查 95% 置信區間（CI）的準確性，得出結果預測準確率為 98%。

Suffoletto 教授表示，結合步數和發短信等行為，可以用來確定一個人的醉酒程度。他還補充說，這一研究成果可以通過手機錄音來判斷一個人是否喝醉，從而提供及時干預。