通过声音就能检测新冠 准确率高达89% AI还能这样？

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据报道，研究团队使用了来自英国剑桥大学“新冠肺炎声音库”应用程序的数据，该应用程序包含来自4352名健康和非健康参与者的893个音频样本。研究人员在研究过程中使用了一种名为梅尔谱图的语音分析技术，该技术可识别不同的语音特征，如响度、功率和随时间的变化情况。荷兰马斯特里赫特大学数据科学研究所研究员瓦法阿·阿尔杰巴维称，研究结果表明，简单的语音记录和AI算法可以精确确定哪些人感染新冠肺炎，此外，还支持远程虚拟测试，检测结果可在不到一分钟内出来，这类测试可用于大型集会的检测点，对人群进行快速筛查。

此外，为了区分新冠肺炎患者和未患病的人的声音，研究人员建立了不同的AI模型。他们发现，长短期记忆（LSTM）模型在对新冠肺炎病例进行分类方面做得最好。这种AI-LSTM模型的总体准确率为89%，正确检测阳性病例的能力（真阳性率或敏感性）为89%，正确识别阴性病例的能力（真阴性率或特异度）为83%。

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