例如 ， 宾夕法尼亚大学的宿世界福祉打算（World Well-Being Project）和纽约长岛石溪大学的研究人员正持续从社交媒体收集文字说话样本 。 比来 ， 他们颁发了一项研究 ， 展示了此中一个AI项目是若何练习的——经683名用户赞成 ， 将他们的脸书翻了个底朝天 。 此中有114名用户的医疗记实显示他们曾有过抑郁症的诊断 。 该AI项目可以做到早于临床大夫三个月展望出病情 。
人们公开分享设法和感情 ， 形当作庞大的数据库 ， 再用上计较机的算力进行筛选、寻找说话模式：互联网已当作为一座说话尝试室 。
AI语音阐发具有哪些优势？
但跟着计较机学会检测 ， 连练习有素的精力病学家也无法捕获的声音转变 ， AI真正可以或许有所冲破的范畴 ， 仍是在于措辞的声音 。 例如 ， 在美国国防部帮助的一项研究中 ， 一支来自纽约大学兰格恩医学中间（Langone Medical Center）的研究步队正在和非营利研究机构斯坦福国际研究院（SRI International）合作 ， 后者曾负责开辟苹果的语音助手Siri 。 2019年春季 ， 这支合作步队颁发了研究成果 ， 表白他们的程序分辩出了声音中极其细微的特征 ， 可用于诊断创伤后应激障碍 ， 并达到了89%的精确度 。
“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 。
文章插图
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 。
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