卡內基大學研究「聽音辨病毒」

卡內基大學團隊認爲，分析咳嗽聲、說話聲，可以判斷是否罹患新冠病毒。(圖/哈佛大學)

新冠病毒在全球爆發，各國都很難準確判斷疫情，因爲病毒測試劑普遍短缺，使得罹病黑數無法避免。現在卡內基梅隆大學(Carnegie Mellon University)嘗試研究「聽聲音分析是否感染」的方法，他們認爲肺炎患者的聲音，必然與健康者有明顯的差異。現在研究仍處於試驗階段，正在徵求更多的聲音樣本，以提高準確度。

未來主義(Futurism)報導，卡內基梅隆大學研究生班傑明·史屈納(Benjamin Striner)說：「我們尋找的是最便宜、最快速的判斷方法。我知道現在有許多生化團隊在研究更快得知結果的試劑，不過我想，絕對沒有比講幾句話還要便宜和容易的方法。」

他進一步解釋「我們常常會聽到自己朋友說話聲音出現差異，就詢問他是否身體微恙，這是因爲健康人的說話聲音，確實與呼感道感染者的聲音不同。既然我們都判斷的出來，透過AI與大數據分析法，就更能準確的找出差異，這是我們研究的初衷。」

電腦科學教授莉塔‧辛格(Rita Singh)也是團隊成員，她多年來，一直在研究人類聲音中的微特徵，並由AI系統加以分類，她認爲這些細微特徵，可以揭示有人類的心理狀態變化，情緒，甚至健康狀態。

她說：「新冠肺炎患者的咳嗽聲非常有特色，它對肺部的影響非常嚴重，以至於呼吸模式都會受到影響，因此他們的咳嗽聲、呼吸聲，說話聲都會有所不同。」很強的特徵。”

史屈納和辛格等人，在過去學校停課的一段時間，四處收集各種咳嗽聲、說話聲、呼吸聲，尤其是向新冠病毒患者那裡收集。他們表示，已經取得足夠的音頻，然後進行演算法。

不過，有些學者認爲這項研究在此時不太合適，哥倫比亞大學醫學中心的教授阿許萬‧房森(Ashwin Vasan)表示儘管出發點是良善的，但是這套系統無法做爲準確的病毒判斷，那麼又算什麼呢?

卡內基梅隆大學的團隊表示，他們正在努力應對這項應用程序對公共健康的影響，史屈納也承認，音頻分析可能會誤判結果，不過他們仍希望公衆能夠一同參與，在未來也許是初步健康分析的一環。

這項研究的相關網址在下方連結。

程式會要求參與者咳嗽幾聲，並錄製其他元音，並朗讀字母。然後，它提供一個分數，表示參與者罹患新冠病毒的可能性。