　オーストラリアのLa Trobe UniversityとDeakin Universityに所属する研究者らが発表した論文「Audio-based Deep Learning Algorithm to Identify Alcohol Inebriation（ADLAIA）」は、12秒間の発話に基づいて個人の酩酊（めいてい）状態を予測できる機械学習モデルを提案した研究報告である。

論文のAbstract

　急性アルコール中毒は、認知・精神運動能力を低下させ、交通事故や暴力など、さまざまな公衆衛生上の危険を引き起こす。酩酊者は通常、呼気測定器を用いて血中アルコール濃度（BAC）を測定することによって識別できる。

　今回はマイクに向かって12秒間発話するだけで、アルコールが法定基準値を超えたかどうかを判別する深層学習モデル「ADLAIA」を提案し、呼気測定器の代替を目指す。

　このモデルは、アルコールを飲んだ人と飲んでいない人を合わせて、合計162人、1万2360の音声クリップで構成すデータセット（言語はドイツ語）で学習した。

　学習したモデルをテストした結果、BAC0.05％以上の酔った人の話者を67.67％の精度で識別することができた。また、BAC0.12％以上の酔った人の識別では、75.7％の精度で識別することができた。

　性能をさらに向上させれば、モバイルアプリケーションに組み込んで、アルコール酔いした人をスマートフォンなどで手軽に検知できる可能性があるとしている。

Source and Image Credits: B.E.R.T. BONELA, Z.H.E.N. HE, A.I.D.E.N. NIBALI, T.H.O.M.A.S. NORMAN, P.E.T.E.R.G. MILLER, E.M.M.A.N.U.E.L. KUNTSCHE, Audio-based Deep Learning Algorithm to Identify Alcohol Inebriation (ADLAIA),

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