Dostupne tehnologije mikrofona, kakvi se ugrađuju u mobitele i pametne zvučnike, danas su sasvim dovoljne da bi se precizno utvrdila alkoholiziranost pojedinca, bez potrebe za analizom daha ili krvi.

Analiza govora

Otkriva to nova studija objavljena u časopisu ''Journal of Studies on Alcohol and Drugs'', koja kaže da se statističkom analizom govora kod osobe može prilično precizno utvrditi ne samo da je pod utjecajem alkohola nego je moguće zaključiti i koliki je trenutni nivo alkohola u krvi pojedinca.

Za ovu su metodu otkrivanja alkoholiziranosti zaslužni naučnici s američkog Stanforda te s kanadskog Univerziteta u Torontu, koji su je i potvrdili studijom na (relativno malenom uzorku) od 18 ispitanika. Njih su podvrgnuli kontroliranom pijanstvu – davali su im prema njihovoj tjelesnoj težini određene doze alkohola u pravilnim vremenskim razmacima. Nivo intoksikacije mjerili su i klasičnim “dregerom”, tj. mjerenjem koncentracije alkohola u dahu, ali i pomoću mikrofona.

Svaki od ispitanika imao je zadatak pročitati zamršene jezične konstrukcije (jezikolomke), prije svakog pijenja doze te nakon toga u pravilnim vremenskim razmacima. Njihovo čitanje bilo je snimano mobitelom, udaljenim 30 do 60 centimetara, a snimci su potom digitalno obrađivani. Prvo su s njih izolirani glasovi ispitanika, potom nacjepkani na isječke trajanja po jednu sekundu, a potom je kompjuterski sistem u isječcima analizirao svojstva glasa, prenosi bug.hr.

Kada su rezultati tog digitalnog beskontaktnog alkotesta upoređeni s onima iz analizatora daha, pokazalo se da je eksperiment uspio dati podatak o nivou alkoholiziranosti ispitanika s tačnošću od 98 posto. Osnovna namjena ovakvih sistema u budućnosti mogla bi biti sprečavanje saobraćajnih nezgoda ili nesreća na radu – ako se, naprimjer, on ugradi u vozila, koja već imaju mikrofone, ili pak u mobitele i pametne zvučnike, moglo bi se spriječiti mnogo neželjenih situacija izazvanih pod utjecajem alkohola.

Senzori na uređajima

Metoda bi se mogla kombinirati i s ostalim senzorima u pametnim uređajima, pa uz glas analizirati i uzorke tipkanja ili hoda. Takvim bi pasivnim trajnim praćenjem sistem mogao saznati kada je osoba pod utjecajem opojnih sredstava i upozoriti ih na to – te u konačnici, spriječiti povrede i spasiti živote.