通过语音检测新冠?新方式还有待验证

  • A+
所属分类:技术资讯

新型冠状病毒肺炎的爆发有海外爆发的迹象,检查手段的麻烦和设备不足也成为传染病预防和控制过程中的绊脚石。
很多媒体认为,检测不足是许多国家无法有效追踪传染病的快速激增的一个原因。
最近,两所著名大学、卡内基梅隆大学(CMU)和剑桥大学通过AI系统分析声音信息,采用了检测感染COVID-19的危险的新方法。
CMU:几分钟内就会有结果
您需要在COVID Voice Detector(Carnegie Mellon大学提供的测试人员)中录制一些声音,并在几分钟内获得感染风险结果。
网站注册后需要填写个人情况。其中包括种族、年龄、健康状况、确诊与否等信息。
要填写有关身体健康状况的信息
上面的信息填写完毕后,要记录咳嗽、英语元音的发音、数字、字母表朗读等语音信息。
模型已针对诊断人员和正常测试人员的部分数据进行了培训,以便对新输入的语音进行分类。
最终,与收集的COVID-19患者数据相比,记录的声音将返回表示感染特性匹配程度的分数。
最终提出的结果
系统的判断要想尽可能准确,训练资料必须充分,还涉及到各种信息,促使研究人员更多的志愿者参与。
此外,他们还说,系统与其他呼吸系统疾病中发声的人具有相同的扩展性,可以从算法中学习到这种疾病的声音特征。
新闻报道的音源也被采纳了
测试者地址:https://cvd.lti.cmu.edu/cvd/
如果在发送原稿之前访问该网站,并显示由于更新和维护原因暂时关闭的信息,该有关人士表示,预计本周末将再次上线。
剑桥大学:只是收集数据
与卡内基梅隆大学一样,剑桥大学也推出了用声音检测科比迪-19的项目。但是剑桥大学还只是收集数据,不提供测试结果,这一点稍有不同。
项目网页提示:声音贡献、科学支持、安全保障
系统收集数据的方式没有太大区别,所以需要编写基本信息和医疗信息,并通过手机麦克风收集语音信息作为培训样本。
同样,调查用户的身体健康状况,例如系统是否发烧、是否感染等。要录制的项目有豪气声、咳嗽声、读课文的声音。
需要录制的声音内容
项目负责人Cecilia Mascolo教授解释说:“这项研究的大型数据集很少,因此必须收集足够的数据量,以便为早期检测提供更好的算法。”
另外,如果数据量累积,即使冠状病毒阳性病例不足,也能找到与其他呼吸系统疾病相关的信息。
该项目的最终目标是开发自动检测疾病的机器学习算法,并将其作为可推广的测试应用程序提出。
项目地址:https://www.covid-19-sounds.o.
语音证据收集,可以精密识别吗?
两个项目相互独立,但使用的方法和原理有一些共性。对于项目的具体原理,双方都没有提供太多的信息。
卡内基梅隆大学的研究小组在语音证据收集技术上努力了很久。他们认为,人的声音可以根据器官状况和健康程度,显示出身体、精神甚至医学上的数据。
感染肺炎病毒的患者肺部有一些病变,其呼吸模式等参数影响的声音有一些异常特征,这是算法可以捕捉到的特征。
医生在检查肺CT
剑桥大学的团队也由多名专家、博士组成。项目介绍中,他们表示,新的冠状病毒肺炎作为呼吸系统疾病,患有疾病的人发出的声音将有声音、呼吸间隔、咳嗽声等几个特征。
虽然这种方式很新,但这两个项目都处于初期阶段,BBC的一篇报道使用了“tetrayling problems”(牙痛,意思是初期困难),表明了这个方案的困难。
但是在之前的研究中,用声音诊断疾病的事例中出现了几个成功的事例。
ResApp Health成立于2014年,致力于使用用于咳嗽声分析的机器学习算法诊断和测量各种慢性和急性疾病的严重程度。对哮喘、肺炎、支气管炎等疾病进行了判断。
目前,应用程序已成熟并开始运行
另一家叫Sonde的公司去年还获得了用于语音诊断的美国专利。他们开发的平台可以检测和分析声音的细微变化,通过言语判断患者的健康状况,帮助医生诊断抑郁症、痴呆等疾病。
用声音诊断COVID-19的项目与已经成熟的研究相比,时间紧迫,除此之外,关于疾病的声音数据也很少,因此困难和挑战也不容易。
有争议,有效还没有验证
对于这两个项目,研究尚未得到FDA或CDC的批准,并且还不能用于正式的医疗诊断。
这一阶段的最大目的是向更多人(包括确诊对象和正常人)投入自己的声音资料,推动这项研究项目的进行,并请求帮助控制新型冠状病毒等流行病。
手机使用测试程序时的界面
对这些研究是否有效也引起了争议。不同地区传染病的发生程度不同,可能会带来模型分析偏见。简单的语音录制,虽然方便,但收集的语音信息是否符合科学分析的要求。
现在,对系统的专业性和准确性的后续验证也需要等待。在此之前没有人知道前面的路,但另一方面,这就是科学探索的魅力。

发表评论

:?: :razz: :sad: :evil: :!: :smile: :oops: :grin: :eek: :shock: :???: :cool: :lol: :mad: :twisted: :roll: :wink: :idea: :arrow: :neutral: :cry: :mrgreen: