試想一下，在某個不遠的未來，你在凌晨3點進入你的座駕，但車子并未啟動，你的車子開始探測一些東西。它問你現(xiàn)在感覺怎么樣？（挺好）。你晚餐吃的什么？（炒面）。阿森納晚上贏沒贏球？（我渴了）。通過你的這些回答，你的車子甚至都不用再往下問了，因為它已經(jīng)知道你喝醉了，最終它會提議給你叫輛出租車。

除了把你扔在出租車后座以外，你的車子會為你做任何事。當然，還有件事它不會做，那就是讓你把它開回家。你能擁有這樣一部車，還得感謝酒精語言資料庫（ALC）。與酒駕司機在肇事被抓現(xiàn)行后才進行測試不同，研究員如今則提出了一種更實用的酒駕預防方法：車輛本身就能聽司機說話，從而檢測司機是否醉酒，阻止車輛啟動。但是要想訓練汽車做這樣的事，你首先需要一個酒話音頻庫。

2007年至2009年間，一些語言研究者讓162名男女研究對象喝醉。其中一些人只有些許醉意，其他人醉得說話不清，突然就想抱著吉他唱歌，還有更糟的會想坐到方向盤后面。研究員讓每個人都坐在一輛轎車的乘座上，然后開始錄制他們醉酒時說的話。

做這些的意義在于，建立一個從未有人曾建立過的數(shù)據(jù)庫：首個酒話公共音頻庫，即ALC。它實際就是一個為研究所用的會話數(shù)據(jù)庫，只需1200美元的包郵價，你也可以擁有一個DVD版本，里面有約30GB的錄音資料。

計算機科學助理教授Andrew Rosenberg說：在高危情況下，需要確保工作人員是在非酒醉或非疲勞狀態(tài)，司機自然在內(nèi)，還有飛行員、警察以及消防隊員，任何會讓你說，‘你不該在醉酒時做現(xiàn)在正做的事’的人都算。”

2011年，Rosenberg與哥倫比亞大學的研究者們以ALC數(shù)據(jù)為基礎合寫了一篇論文，希望從酒駕者中分離出清醒說話者。Rosenberg說：“問題在于，我們是否可以做出一種機器，它擁有的算法能（至少近似地）了解人類在做什么？”

醉酒者講的話是什么樣呢？當人喝醉時，會口吃結(jié)語，自我糾正；聲音會變高，說的話也會開始含糊。Rosenberg及其團隊發(fā)現(xiàn)，對待醉酒判斷可以像對待口音判斷那樣進行區(qū)別，你可以訓練計算機來識別醉酒狀態(tài)和含糊其辭之處，就像通過口音來判斷這個人是來自哪里。這種方法雖然并不完美，但無論如何，它很新穎，也很奏效。

汽車制造商自然會對這種研究感興趣，Gartner技術(shù)研究公司的汽車分析師Thilo Koslowski就期望車輛能在未來兩年內(nèi)具有自我意識。Koslowski說：“企業(yè)開始考慮能用哪種傳感器來檢測駕駛員狀態(tài)?！逼渲须m然包括音頻傳感器，但多數(shù)傳感器都是測量視覺、觸覺、氣味以及行為輸入的。

但酒駕者的手脫離方向盤會有多么頻繁？他們會在不看路的情況下盲目亂開嗎？他們聞起來是否會酒氣熏天？Koslowski對此表示：“判斷酒駕與否，需要綜合考量所有不同事情，要觀察分析，從而決定駕駛員所處的狀態(tài)?！?/p>

2007年，尼桑就揭示了一款裝有酒駕預防系統(tǒng)的概念車，它可以通過變速器換擋手柄上的氣味，和汗液傳感器檢測出酒精劑量，同時攝像頭也會監(jiān)視駕駛員的眼睛，從而判別睡意跡象，另外一臺車載電腦也會監(jiān)測飄忽運動和偏離車道的駕駛行為。

通用汽車所在的行業(yè)聯(lián)盟，也在研究以呼吸和觸摸為基礎的系統(tǒng)，如何幫助識別酒駕者，但對語音識別研究成果不熟悉。值得一提的是，世界大牌汽車制造商基本都在這個聯(lián)盟。

現(xiàn)在，該項技術(shù)距離脫離研發(fā)還有很長一段路要走。其中當然也有一些隱私問題需要考慮，正如Koslowski指出的：“自我意識汽車這么監(jiān)視你真的好嗎？這正是很多汽車制造商仍對此有顧慮的地方，他們不想做過頭，因為人們對汽車的看法是，做任何他們想做的事?！?/p>

這項技術(shù)也必須變得更好。據(jù)Rosenberg所知，沒人能單以語音為基礎檢測出某人醉酒水平。因為，聲音識別是非常難的，即使語音清晰也是如此。在研究中，醉酒檢測算法當時的精確率只有73%。Rosenberg表示：“這意味著，你想要開車，3次里就會有1次被我們判定為酒駕，這并不好。”

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