美國史丹佛大學（Stanford University）近期發表一項研究，以其開發的語音辨識模型嘗試辨別喝醉的人，結果顯示酒醉預測準確率高達98%。但是受測者若還吃喝了這些，反而會讓這套語音辨識準確度降低。
國內輿論近期對於酒駕零容忍的議題，愈來愈關注，問題在於如何全面防範。在這方面，手機語音助理愈來愈「貼心」！透過聲音辨識喝酒指數，自動預約計程車或聯絡親友，而不是讓你冒險開車上路，可能是未來新選項。
史丹佛大學研究團隊日前在《酒精與藥物研究期刊》（Journal of Studies on Alcohol and Drugs ）上刊登一篇論文，透過實驗證明其開發的語音辨識模型，能透過受試者的聲音有效辨別其是否喝醉。
研究團隊指出，酗酒會帶來許多健康和安全的疑慮，酒後駕車的風險更是危及他人。雖然現行的經皮酒精感測器（Transdermal alcohol sensors ）和行動式呼吸酒測器（Portable breath alcohol meters），已能準確評估血液中的酒精含量，但因成本和易用性問題而難以普及。
因此，研究團隊便希望將檢測功能，融入人手一支的手機。研究者之一、史丹佛大學急診醫學系（Emergency Medicine）教授薩福萊托（Brian Suffoletto）表示，他們希望開發出一個工具，能在生活中監測個人飲酒後的變化，以了解他們何時需要幫助。他們發現，聲音是很好的衡量標準，這是需要100多塊肌肉協調的高階感官、認知和運動過程的結果，並且現在有越來越多手機功能可透過語音助理執行。過去研究也證明，聲音能用於檢測帕金森氏症、以及搖頭丸（3,4-methylenedioxymethamphetamine, MDMA）的使用。
準確率高達98%
此研究的受試者共有18位，皆是平時有喝酒習慣的成人。研究團隊要求他們服用口服乙醇，以使呼氣酒精濃度（Breath alcohol concentration）大於20%。在受試者離開實驗室後，他們必須每半小時用手機錄下自己朗讀繞口令的聲音，並為期七小時。研究團隊指出，繞口令已被證實能誘導健康說話者的語音錯誤（Speech errors）與辨識語音障礙（Speech disorders）。
結果顯示，此研究開發的語音辨識模型，在辨別受試者是否喝醉時，有高達98%的準確率。研究團隊指出，此模型使用的德語語料庫準確率略低，約70%。其推測此研究表現較佳的原因，可能是由於其使用一套標準的繞口令，能夠引起較強的口腔輪替運動（Diadochokinesis），也就是說話時口腔肌肉的協調；此外，使用指定的內容，也減少了個人和時間點之間的變異性（Variability）。
不過，此研究若要落實到現實中，仍存在一些限制。例如在現實中人們會說的話可能更短，受到酒精影響的差異可能不明顯；或是個人會受到酒精之外的因素干擾，例如咖啡、藥物等，可能使模型的準確率降低。
研究團隊認為，後續研究應該建立更大的語音樣本庫，也可嘗試與科技公司如亞馬遜（Amazon）建立關係，以搜集現實世界中的樣本。最後，例如語音助理在辨識出使用者喝醉後，能多大程度地採取行動以維護使用者安全，這類的科技侵入性問題也是需要考慮的一環。
