Una inteligencia artificial puede detectar el alcohol en la voz de las personas

Un algoritmo de inteligencia artificial podría dar mejores resultados que los actuales dispositivos de control de alcoholemia de pubs y discotecas

En un estudio de la Universidad de La Trobe, en Victoria, Australia, los científicos han desarrollado una tecnología que puede determinar al instante si una persona ha superado el límite legal de alcoholemia con sólo grabar su voz durante 12 segundos. Se trata de un algoritmo de aprendizaje profundo basado en audio para identificar la embriaguez alcohólica (ADLAIA).

Según el equipo, la intoxicación aguda por alcohol deteriora las capacidades cognitivas y psicomotoras, lo que conduce a diversos peligros para la salud pública, como accidentes de tráfico y violencia relacionada con el alcohol. Las personas intoxicadas suelen identificarse midiendo su concentración de alcohol en sangre (alcoholemia) con alcoholímetros, un proceso inexacto, caro y laborioso.

Una prueba que se basara simplemente en la voz de una persona a través de un micrófono podría facilitar el trabajo a las fuerzas de seguridad. En el estudio, el algoritmo se educó con una base de datos de 12.360 clips de audio de hablantes ebrios y sobrios.

Los investigadores descubrieron que ADLAIA podía identificar a hablantes ebrios (con una tasa de alcoholemia igual o superior al 0,05%) con una precisión de casi el 70%. El algoritmo obtuvo un rendimiento superior, de casi el 76%, en la identificación de hablantes ebrios con una tasa de alcoholemia superior al 0,12%.

Los investigadores sugieren que una posible aplicación futura de ADLAIA podría ser la integración en aplicaciones móviles y su uso en entornos como bares y estadios deportivos para obtener resultados instantáneos sobre el estado de embriaguez de los individuos.

Ser capaz de identificar a individuos intoxicados basándose únicamente en su habla sería una alternativa mucho más barata que los sistemas actuales, en los que las pruebas de alcoholemia basadas en el aliento en estos lugares son caras y a menudo poco fiables.

Una vez mejorado su rendimiento general, ADLAIA podría integrarse en aplicaciones para móviles y utilizarse como herramienta preliminar para identificar a personas en estado de embriaguez alcohólica.

REFERENCIA

Audio-based Deep Learning Algorithm to Identify Alcohol Inebriation (ADLAIA)