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将说话作为诊断依据的汗青 ， 和精力病学范畴自己一样长远 。 众所周知 ， 西格蒙德·弗洛伊德就曾受口误的开导 ， 他相信口误可以揭示一些潜意识的欲望 。 20宿世纪初 ， 瑞士心理学家尤金·布洛勒和他那时的助理卡尔·荣格倡导利用字词联想（word association） ， 这是精力阐发中不雅察性和尝试性检测方式最早的应用之一 。 反映的延迟或字词联想的不协调可能暗示着心理冲突 ， 可以帮忙诊断 。
二战之后 ， 除了说话内容 ， 研究人员还起头存眷语音中的声学内容或语音自己隐含的意义 。 例如 ， NASA也起头为宇航员录制语音采样 ， 连系其他测量尺度 ， 来阐发他们的压力程度；而20宿世纪90年月 ， 美国国防部也起头测试利用声音阐发来测谎 ， 以代替饱受诟病的测谎仪 。
现在 ， 精力病学家经相关练习 ， 在同患者面谈时会寻找语音特征：反常的健谈可能暗示双相障碍的轻度躁狂爆发；音高降低和语速变慢可能暗示重度抑郁；语句寄义或句子之间呈现不协调的间断可能暗示精力割裂 。
经由过程测量说话来量化精力疾病 ， 始于20宿世纪80年月 ， 那时马里兰大学的精力病学家沃尔特·温特劳布（Walter Weintraub）起头人工统计谈话和医学面谈中的词语 。
温特劳布注重到 ， 患者谈话中呈现“我”（I, me）这个词的比例增添 ， 便和抑郁症高度相关 。 十年后 ， 美国社会意理学家詹姆斯·彭尼贝克（James Pennebaker）开辟了一条目软件 ， 能对词语进行计数并将其归类到80多个说话学分类中——例如 ， 表达洞察力或消极情感的词语分类 。 说话方向此中某些分类 ， 则与心理健康问题有关 。
对心理疾病声学特征的阐发则始于2000年摆布 ， 那时范德比尔特大学和耶鲁大学的一个团队发现 ， 语音“能量”（voice power）的波动比其他特征更适合作为抑郁症和自杀倾标的目的的指标 。
近年来 ， AI手艺的前进 ， 改变了人们对语音的理解 。 现在机械可以或许对海量数据进行分类 ， 阐发出人类发现不了的模式 。
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健康手艺公司NeuroLex Diagnostics致力于开辟语音阐发东西以帮忙初级护理大夫诊断精力割裂症 ， 据其CEO及创始人吉姆·薛沃贝尔（Jim Schwoebel）说 ， 曩昔十年里 ， 手机灌音手艺有所改善 ， 还呈现了主动文字转录功能 ， 在该范畴起到关头感化 ， 使大规模的紧密研究初次当作为可能 。
曩昔几年中 ， 科学家持续改善阐发东西 ， 有时辰会按照从社交媒体中提取的大量样本数据来设计研究 ， 而不仅限于尝试室内的小规模人群 。
例如 ， 宾夕法尼亚大学的宿世界福祉打算（World Well-Being Project）和纽约长岛石溪大学的研究人员正持续从社交媒体收集文字说话样本 。 比来 ， 他们颁发了一项研究 ， 展示了此中一个AI项目是若何练习的——经683名用户赞成 ， 将他们的脸书翻了个底朝天 。 此中有114名用户的医疗记实显示他们曾有过抑郁症的诊断 。 该AI项目可以做到早于临床大夫三个月展望出病情 。
人们公开分享设法和感情 ， 形当作庞大的数据库 ， 再用上计较机的算力进行筛选、寻找说话模式：互联网已当作为一座说话尝试室 。
AI语音阐发具有哪些优势？
但跟着计较机学会检测 ， 连练习有素的精力病学家也无法捕获的声音转变 ， AI真正可以或许有所冲破的范畴 ， 仍是在于措辞的声音 。 例如 ， 在美国国防部帮助的一项研究中 ， 一支来自纽约大学兰格恩医学中间（Langone Medical Center）的研究步队正在和非营利研究机构斯坦福国际研究院（SRI International）合作 ， 后者曾负责开辟苹果的语音助手Siri 。 2019年春季 ， 这支合作步队颁发了研究成果 ， 表白他们的程序分辩出了声音中极其细微的特征 ， 可用于诊断创伤后应激障碍 ， 并达到了89%的精确度 。
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