卡内基大学-梅隆开发COVID-19患者语音分析应用程序

卡内基梅隆大学的一组研究人员正在研究一个项目，他们说该项目无需常规检测即可帮助诊断冠状病毒。我们正在谈论确定病人声音的某些特征-如果疾病严重影响了肺部，则可以由声音的某些参数来确定。

该大学的研究生本杰明·斯特雷纳（Benjamin Streiner）提出了这个想法，他认为早就应该对这种疾病的存在进行廉价而有效的测试。但是现在的东西很昂贵，而且不是很可靠。当然，通过语音诊断疾病不能被称为100％可靠的方法，但是现在我们正在谈论分析通过语音记录识别疾病的可能性。

开发人员没有谈论任何严重的结果。应用程序需要计算机或智能手机上的麦克风来记录语音。对于语音分析，使用了由大学专家开发的神经网络。据报道，他们分析了冠状病毒患者的声音（不是连续的，而是只有那些患有肺部并发症的患者）。

“我们正在尝试开发一种语音服务，如初步实验和我们的专业知识所表明，该服务可以显示出相当准确的结果。没错，最终决赛还很遥远，”开发人员说。

该服务“监听”一个人的声音，分析并设定要点。分数越高，一个人生病的可能性越高。根据科学家的观点，点数是受试者的声音特征与冠状病毒患者的声音特征一致的指标。现在，专家们正在收集可用于训练神经网络的大型语音记录数据库。

在很短的时间内，该服务向所有人开放，现在尝试运行该服务的机会已经关闭-可能是因为训练神经网络所需的语音记录数量已达到所需的值。



使用该服务所需要做的就是咳嗽几次，发音，然后执行几个其他简单的动作。一些医生认为，咳嗽并冠状病毒并发症的患者不像其他原因引起的咳嗽。当然，这种区别在耳边并不是很明显，但是机器学习可以发现并修复差异。

为了收集原始数据，科学家向世界各地的同事寻求帮助。医生在患者的同意下记录了他们的声音，咳嗽，并向大学发送了录音。此外，这些记录用于训练神经网络并对其进行配置以识别患病的患者。

开发人员并不声称他们的服务将100％正常运行。如上所述，测试正在进行中。结果相当令人鼓舞，但是要提高诊断的准确性，还需要继续进行一些工作。

现在计划处理该算法的正运算情况，实际上事实证明这是错误的。科学家将研究所有这些情况，并试图了解为什么该算法无法正常工作。