Brian Suffoletto, professeur agrégé de médecine d’urgence à l’Université de Stanford aux États-Unis, a déclaré que l’exactitude des résultats de ses recherches « m’a véritablement surpris ».

Il a ajouté : « Bien que nous ne soyons pas des pionniers dans la mise en évidence des changements dans les caractéristiques de la parole lors d’une intoxication alcoolique, je crois fermement que notre précision supérieure provient de notre application de progrès de pointe en matière de traitement du signal, d’analyse acoustique et d’apprentissage automatique. »

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Bien que le professeur Suffoletto ait déclaré que des études plus vastes sont nécessaires pour confirmer la validité des résultats, il a ajouté que ses travaux ont le potentiel de fournir des « interventions juste à temps » pour prévenir les accidents de la route et les décès liés à l’alcool à l’avenir.

Le professeur Suffoletto a déclaré : « Imaginez si nous avions un outil capable d’échantillonner passivement les données d’un individu au cours de ses activités quotidiennes et d’enquêter sur les changements qui pourraient indiquer un épisode de consommation d’alcool pour savoir quand il a besoin d’aide. »

Pour la recherche, publiée dans le Journal of Studies on Alcohol and Drugs, les scientifiques ont adapté les doses d’alcool en fonction du poids corporel de chaque personne participante et ont eu une heure pour terminer leur recherche. boire.

Chaque individu a reçu au hasard une série de virelangues à lire à haute voix et un smartphone a été utilisé pour enregistrer sa voix.

Les enregistrements ont été effectués avant de boire, et chaque heure jusqu’à sept heures après avoir bu.

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Les chercheurs ont également mesuré le taux d’alcoolémie de chaque personne au début de l’étude et toutes les 30 minutes pendant sept heures maximum.

À l’aide de programmes numériques, les chercheurs ont pu isoler les voix de l’orateur et analyser des mesures telles que la fréquence et la hauteur par incréments d’une seconde.

Lorsqu’ils ont été comparés aux résultats de l’alcoolémie, les chercheurs ont constaté que le modèle qu’ils avaient développé était un bon prédicteur du degré d’ivresse d’une personne – avec une précision de 98 %.

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Le professeur Suffoletto estime que d’autres comportements tels que la démarche et l’envoi de SMS pourraient être combinés avec des capteurs de modèles vocaux pour évaluer les niveaux d’intoxication.

Il a déclaré : « Le timing est primordial lorsqu’il s’agit de cibler le moment optimal pour la réceptivité et la pertinence du soutien en temps réel.

« Par exemple, lorsqu’une personne commence à boire, un rappel de ses limites de consommation peut avoir un impact.

« Cependant, une fois qu’ils sont fortement intoxiqués, l’efficacité de telles interventions diminue. »