Un equipo de científicos de la Universidad de Stanford y la Universidad de Toronto ha desarrollado un algoritmo, implementado en una aplicación para teléfonos inteligentes, que puede determinar si una persona está ebria simplemente pidiéndole que grabe su voz.
Esta tecnología ofrece una medida más eficiente y económica del consumo de alcohol en comparación con un alcoholímetro convencional. Con la aplicación instalada en cualquier dispositivo inteligente, cualquier persona puede evaluar su nivel de embriaguez. El algoritmo solicita a los usuarios hablar al micrófono en intervalos regulares para evaluar su nivel de alcohol. Cuando detecta un nivel peligroso, emite una alerta al usuario.
Evaluar la precisión del algoritmo
Los desarrolladores realizaron pruebas con 18 participantes, hombres y mujeres de 21 a 62 años, para evaluar la precisión del algoritmo. Cada participante debía recitar un trabalenguas en la aplicación antes de empezar a consumir alcohol de manera controlada. La voz, que presenta diferentes tonalidades según la cantidad de alcohol ingerido, se grabó cada hora durante siete horas. Según el estudio, el algoritmo logró medir la cantidad de alcohol en el organismo con un 98% de exactitud.
Aunque prometedora, la aplicación aún enfrenta desafíos antes de lanzarse al mercado. Actualmente, solo es compatible con el idioma inglés, y los científicos buscan ampliar la diversidad de los participantes para evaluar la tolerancia al alcohol en diferentes etnias. Además, consideran la inclusión de otras formas de medición, ya que no todos los usuarios estarían dispuestos a abrir la aplicación y hablar al micrófono regularmente. A pesar de estas limitaciones, la investigación sugiere que en el futuro podría ser posible tener un alcoholímetro portátil en los teléfonos móviles de todos.
Factores que podrían alterarlo
De acuerdo con el estudio, varios factores pueden obstaculizar el uso práctico de firmas de voz y habla para identificar estados de intoxicación por alcohol. En primer lugar, los ruidos ambientales (es decir, de fondo) y las voces competidoras que existen en el mundo real, especialmente en eventos relacionados con el consumo de alcohol, pueden requerir un preprocesamiento avanzado y filtrado para ser útiles.
En segundo lugar, otros factores que afectan o alteran el habla, como el cansancio u otras sustancias (por ejemplo, café, drogas), probablemente afectarán la precisión del modelo de maneras impredecibles.
En tercer lugar, los investigadores desconocen si las personas percibirían los programas que procesan muestras de voz como intrusivos. Por lo tanto, no saben si sería un método aceptable para usar en el mundo real.
