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“讲话”这一行为 ， 比其他任何人类勾当都要用到更多的活动神经纤维——把信息传递到肌肉和腺体的神经 。 讲话涉及到的喉部、口面部和呼吸系统的肌肉多达一百多块 ， 发生神经学上的复杂行为 ， 从而引起微妙的声音转变 。
斯坦福国际研究院的工程师从人类声音平分离出了40,526项特征 ， 并让他们的程序阐发了129名伊拉克战争和阿富汗战争老兵半小时的语音采样 。 另一支由纽约大学精力病学家查尔斯·马玛（Charles Marmar）带领的研究步队 ， 可以或许分辩18种所有人都有、但创伤后应激障碍患者不同凡响的声音特征 。
特征包罗：音高规模更窄（高音低音较少）、稳重的清楚发音更少、韵律更为单调 ， 以及由喉部肌肉严重或唇舌相触所引起的声音转变 。
马玛说：“我们认为 ， 这18种特征可能是高度焦炙的表示 ， 但并非如斯 。 这些特征表示为语音单调、语速慢、语流不变、调子较平、相对没有活力 。 换句话说就是 ， 无精打采、无调性、无豪情 。 ”马玛认为 ， 原因也许是加入研究的老兵已分开战区5—8年 ， 在这么长的窗口期里 ， 他们要面临持久的压力 ， 还有酗酒等其他问题 ， 可能导致他们将感情麻木作为一种防御机制 。
马玛的团队现筹办再做一次阐发 ， 此次利用的样本包罗男性和女性、退伍甲士和非退伍甲士 。 若是AI表示依然杰出 ， 他们打算利用该程序测试一种创伤后应激障碍新药 ， 经由过程研究一组退伍甲士接管治疗前后的声音品质 ， 来判定该新药的有用性 。
AI的另一项复杂且关头的使命 ， 是展望将来的心理健康事务 ， 例如精力病爆发——可能表示为妄想和语无伦次 。 有证据表白 ， 心理疾病越早发现和治疗 ， 预后越好 。 是以 ， 展望能力将非分特别有价值 。
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吉利尔莫·塞奇（Guillermo Cecchi）是纽约IBM的计较机生物学家 ， 他负责的尝试室是该范畴的领跑者 。 塞奇和他的团队正在开辟一条目能主动阐发语音的手机应用 。 据2018年颁发的一项研究 ， 他的算法仅利用面谈中收录的几分钟语音 ， 就能识别出哪些人在接下来的两年半时候里会患上精力病 。 它的精确率达79% ， 别的两项研究也验证了它的靠得住性 。 该计较机模子的表示也超越了其他一些记实大脑勾当的进步前辈扫描手艺 ， 例如神经当作像和脑电图 。
塞奇说：“说话是不雅测心理勾当的最好窗口之一 ， 曾经本家儿要依靠练习有素的精力病学家或神经学家所特有的经验来判定 ， 现在我们可以利用机械进修手艺和AI手艺来量化 。 ”他设想 ， 这样的东西作为“心灵的听诊器” ， 在每一位精力病学家、神经学家和社区福利工作者的办公室里到处可见 ， 存在于每一位患者的口袋里 。
人声阐发 ， 其成果靠得住吗？
但这仅是前期的尽力 ， 要达到普遍的应用 ， 仍存在一些障碍 。 此中之一即是贫乏优质练习数据 ， 用来练习当前阶段AI的声音样本量仍然相对较少 。 即使是今朝最严谨的模子 ， 其进修数据最多也就来自戋戋数百位经专业诊断的精力病患者 。 出于医疗隐私的考虑 ， 要收集更多的样本并在研究人员傍边共享 ， 可能存在坚苦——隐私问题制约着医疗AI项目标方方面面 。
波士顿贝斯以色列女执事医学中间（Beth Israel Deaconess Medical Center）数字化精力病学部分本家儿管约翰·托罗斯（John Torous）说道：“这些试验性项目标的目的我们展示了声音阐发的可行性 ， 可谓令人振奋 ， 但这仅仅只是初步 ， 因为我们还无法获取到足够临床有用的可用数据 ， 我们需要的数据量至少要达到生齿学级别 。 ”大部门研究人员认为 ， AI项目获取到的样本数目需要达到数万 ， 才能确保算法的有用性 。
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