伴隨著高(gao)新(xin)科技立(li)異進(jin)(jin)展(zhan)和手藝的不斷進(jin)(jin)步，AI手藝正日(ri)趨廣(guang)泛地應用在我(wo)們的日(ri)常生活(huo)中(zhong)。

　　克(ke)日，CNMO理解到(dao)，正在西班牙巴塞羅(luo)那(nei)進行的(de)歐洲呼(hu)吸學會國(guo)際會議上宣布的(de)一項研討顯現，AI可通過手機應用(yong)程序(xu)由(you)人們聲音中檢驗出(chu)新冠肺炎傳(chuan)染，它比快速抗原測試更(geng)(geng)精確（到(dao)達89%），且更(geng)(geng)自制、快速和易于利用(yong)。

　　據報(bao)道，研討團(tuan)隊使用了來源(yuan)于(yu)英國(guo)劍橋大(da)學“新冠肺炎聲音庫”應用程(cheng)序(xu)的(de)數據，該應用程(cheng)序(xu)包括來源(yuan)于(yu)4352名安康和(he)非(fei)安康參與者的(de)893個音頻樣本。

　　研(yan)(yan)討人(ren)員正在研(yan)(yan)討進(jin)程中使用了一種名為梅爾譜圖(tu)的語(yu)(yu)音闡發手藝(yi)，該手藝(yi)可辨認不一樣的語(yu)(yu)音特點，如響度、功率(lv)和隨(sui)時候的變革情形。

　　荷(he)蘭馬斯特里赫特大學(xue)數(shu)據科學(xue)研(yan)討所研(yan)討員瓦(wa)法阿·阿你杰巴維稱，研(yan)討后果表(biao)明，簡樸(pu)的語音記載和AI算法能夠準確肯定哪些人沾(zhan)染新(xin)冠肺(fei)炎，另外，還撐持長(chang)途假造(zao)測試(shi)，檢驗后果可(ke)在不(bu)到一分鐘內出來，這種測試(shi)可(ke)用于大型(xing)會(hui)議的檢驗點(dian)，對人群舉(ju)行快(kuai)速篩查。

　　另外(wai)，為(wei)了辨(bian)別新冠(guan)肺(fei)炎病人和(he)未(wei)得病的人的聲(sheng)音，研究人員建立(li)了分歧的AI模子(zi)。他們發(fa)覺，長短時(shi)間(jian)影象(xiang)（LSTM）模子(zi)在對新冠(guan)肺(fei)炎病例(li)舉(ju)行分類層面(mian)做得最好(hao)。

　　這類AI-LSTM模子的整體準確度為(wei)89%，精確檢驗陽性(xing)病例的本領（真陽性(xing)率或敏感(gan)性(xing)）為(wei)89%，精確辨認陰性(xing)病例的本領（真陰性(xing)率或特異度）為(wei)83%。