AI는 당신의 목소리에서 알코올을 들을 수 있습니다

이 기술은 순전히 12초 음성 녹음을 사용하여 사람이 법적 알코올 제한을 초과했는지 여부를 즉시 판단할 수 있습니다.

알코올 저널에 발표된 논문에서 Ph.D. 학생 Abraham Albert Bonela와 La Trobe University의 알코올 정책 연구 센터 및 컴퓨터 과학 및 정보 기술과의 Emmanuel Kuntsche 교수와 Zhen He 부교수가 각각 감독하여 오디오 기반 딥 러닝 알고리즘의 개발에 대해 설명합니다. 12초 분량의 연설 녹음을 기반으로 개인의 중독 상태를 판단할 수 있는 ADLAIA(알코올 중독 식별).

Albert Bonela에 따르면 급성 알코올 중독은 인지 및 정신 운동 능력을 손상시켜 도로 교통 사고 및 알코올 관련 폭력과 같은 다양한 공중 보건 위험을 초래합니다.

Albert Bonela는 “술에 취한 개인은 일반적으로 비싸고 노동 집약적인 음주 측정기를 사용하여 혈중 알코올 농도(BAC)를 측정하여 식별합니다.”라고 말했습니다.

“단순히 마이크에 대고 말하는 사람에 의존할 수 있는 테스트는 게임 체인저가 될 것입니다.”

이 알고리즘은 술에 취한 사람과 술에 취하지 않은 사람의 오디오 클립 12,360개로 구성된 데이터베이스 데이터 세트를 사용하여 개발 및 테스트되었습니다. 연구원들에 따르면 ADLAIA는 거의 70%의 정확도로 BAC가 0.05% 이상인 술에 취한 화자를 식별할 수 있었습니다. 이 알고리즘은 BAC가 0.12% 이상인 술에 취한 화자를 식별하는 데 거의 76%의 더 높은 성능을 보였습니다.

연구원들은 ADLAIA의 잠재적인 미래 응용 프로그램 중 하나가 모바일 응용 프로그램에 통합되고 개인의 음주 상태에 대한 즉각적인 결과를 얻기 위해 환경(바 및 스포츠 경기장과 같은)에서 사용될 수 있다고 제안합니다.

Albert Bonela는 “음성만으로 술에 취한 개인을 식별할 수 있는 것은 이러한 장소에서 호흡 기반 알코올 테스트가 비싸고 종종 신뢰할 수 없는 현재 시스템에 대한 훨씬 저렴한 대안이 될 것”이라고 말했습니다.

“전반적인 성능이 더욱 향상되면 ADLAIA는 모바일 애플리케이션에 통합되어 알코올 중독자를 식별하기 위한 예비 도구로 사용될 수 있습니다.”