スタンフォード大学の研究：スマートフォンの録画で人が酔っているかどうかを98％の精度で識別できる

11月9日、スタンフォード大学の最近の研究で、スマートフォンは音声パターンから人が酔っているかどうかを98％の確率で正確に識別できることが判明した。

この研究では18人の参加者（男性72％、年齢21～62歳）をテストし、参加者の音声パターンをセンサーで分析して、酔っているかどうかを検出した。この研究は「アルコールと薬物に関する研究ジャーナル」に掲載された。

スタンフォード大学の救急医療学准教授ブライアン・サフォレット氏は、この結果の正確さに驚いたと述べ、これらの研究結果の妥当性を確認するにはさらなる研究が必要だと付け加えた。

同氏は、この研究結果が飲酒運転を含む将来の交通事故による負傷や死亡を減らすのに役立つ可能性があると述べ、さらに「酩酊状態の際の音声特性の変化を研究したチームは我々が初めてではないが、信号処理、音響分析、機械学習における最先端技術の応用から生まれたのが我々の研究精度だと確信している」と付け加えた。

IT Homeは研究報告から、この研究では参加者は体重に基づいて一定量のアルコールを摂取し、1時間以内に飲まなければならないことを知った。 その後、一連の早口言葉のテストが行​​われました。参加者は、スマートフォンで音声を録音しながら、最大7時間にわたって1時間ごとにこれを声に出して繰り返す必要がありました。

研究者らは飲酒前に参加者の呼気中のアルコール濃度を検査し、早口言葉も録音した。その後、7時間にわたって30分ごとに呼気中のアルコール濃度を検査した。

その後、研究者らはソフトウェアを使用して話者の声を分析し、 1秒間隔で周波数やピッチなどのパラメータを調べ、酩酊状態（呼気アルコール濃度＞0.08%と定義）を検出するサポートベクターマシンモデルを構築し、ベースラインの音声スペクトル特徴をその後の各時点と比較し、95%信頼区間（CI）の精度をチェックして、結果の予測精度は98%であると結論付けました。

サフォレット教授は、歩数とテキストメッセージの送信などの行動を組み合わせることで、人の酔いの度合いを判定できる可能性があると述べた。また、この研究結果は、携帯電話の録音を通じて人が酔っているかどうかを判断し、タイムリーな介入を可能にするのにも使えると付け加えた。