如果吉列尔莫·塞奇想知道你是服用了***还是**，他只需要一台电脑和你的声音录音。Cecchi是IBM的计算机科学家，也是越来越多的科学家群体中的一员，他们认为我们的声音可以揭示的远不止我们的性别、年龄或文化起源。他认为，它还可以打开大脑的大门——我们的大脑在任何时候可能经历的各种心理和神经状态。

“这正是精神病医生每天所做的：他们和病人交谈，”塞奇说，“但我们用机器学习和数学来复制它。”

在今年早些时候发表的一项研究中，Cecchi使用了简短访谈的记录来确定他的试验对象在实验之前服用了哪种药物。他的结果主要依赖于语言及其意义。”我们在分析方面所做的就是使用机器学习技术，可以测量语义距离之类的东西——具有相关意义的单词之间的符号距离例如，椅子和“桌子”在语义上比“椅子”和“花”更近我们可以通过计算几个概念之间的语义距离来识别他们服用的药物的高精度的个体访谈。”

服用***的人不常说“喜欢”和“你知道”

关于MDMA，这些概念是友好、融洽和共情。”在接受高剂量***的采访时，这些词的相似度更高。他还发现，服用MDMA的人使用较少的“流行语”和行话。当同时代的人互相交谈时，“喜欢”这个词通常占10%，“但是服用***的人并不经常使用“喜欢”和“你知道”这样的词。他说，他们的演讲要流畅得多。

然而，塞奇与毒品有关的工作只是我们的声音所包含信息的一个例子。他还用录音来测量躁郁症患者和精神分裂症患者的语言障碍。此外，近年来，科学家们已经开始研究声音在诊断帕金森氏症、老年痴呆症、嗜睡、抑郁症甚至多动症方面的潜力。

从亢奋到困倦

Jorg Langner是柏林一家名为AudioProfiling的公司的数学家和音乐学家。他认为多动症不仅仅是运动或集中注意力的能力。这就是为什么他的团队正致力于通过录音来诊断多动症儿童。”他说，多动症儿童的语言节奏“不同于没有多动症的儿童。”这只是他所做测量的一个例子，他说，到目前为止，他的团队已经将1000名先前诊断的儿童进行了分类，准确率在90%以上。

“多动症儿童的语言节奏”是不同的

兰纳还开发了一种技术，可以检测出什么时候有人太困而不能开车。他说，当我们累了的时候，我们的“说话节奏不那么精确，不准确”，而且“不太明显”

科隆Rhenish应用科学大学的心理学家Jarek Krajewski正在进行一个类似的项目——只是他的团队希望将睡意检测应用于空中交通管制员。”他在给《边缘》的一封电子邮件中写道：“在几秒钟内，对看不见的说话人和已知说话人的分类准确率分别为75%到80%和80%到85%。

但发现昏昏欲睡的空中交通管制员只是克拉耶夫斯基的开始。”他说：“我们开发了一个基于200名受试者的抑郁症检测系统。”另一种语音学方法是测量酒精中毒、焦虑、自信、领导状态或个性。

神经学线索

其他研究人员正在采取更为神经学的方法。”“我们的研究基本上着眼于帕金森病患者的语言模式，”密歇根州立大学的语言科学家RahulShrivastav说他说：“帕金森病患者的嗓音质量和发声方式都会发生变化，所以元音和辅音并不清晰。”这些都是非常微妙的，他们不是显而易见的只是听它，但有了电脑你可以做得更多。”

施里瓦斯塔夫的团队还处于早期阶段。到目前为止，他们已经描述了当疾病更严重时发生的声音变化，但是他们希望在新诊断的病人身上复制这一发现。他说，这一点很重要，因为“没有金标准测试”。神经科医生会观察各种各样的症状，很多时候他们会给帕金森症提供合适的药物，如果症状消失了，那就是你的症状。”这一过程意味着患者可以在10年多的时间里不被诊断——施里瓦斯塔夫希望这是一个语音诊断的现实，将能够改变。

有些人不能去看神经科医生。录音会有帮助

麻省理工学院研究员、帕金森氏语音倡议主任马克斯·利特（MaxLittle）也在研究开发帕金森氏症的声乐诊断技术。他的团队可以在实验室诊断测试中获得99%的准确率，但很少有人注意到，通过电话质量录音，获得这种准确度并不是“几乎一样容易”。该小组目前正在研究准确的基于电话的诊断。这是至关重要的，小编说，因为许多人不能去神经学家那里。”对于他们来说，一个运行在智能**上的软件也许是他们唯一的生命线，他们必须获得关于他们症状的有用信息。”

阿尔茨海默氏症也可能在语音诊断方面有前途，Karmele Lopez de Ipi说ña、 西班牙巴斯克国家大学的一位计算机科学家在一封电子邮件中写道她说：“口语的退化会立即影响患者与社会环境自然互动的能力，而且通常还会伴随着情绪反应的改变。”她的研究小组利用自发的语言分析来识别特征，如语言流畅性，以检测老年痴呆症。与情绪反应测试相结合，这项技术在区分老年痴呆症患者和健康对照组方面的准确率超过90%。研究的最终目标是洛佩兹·德伊皮ñ一说，就是要在疾病出现前先确定临床症状。

辅助诊断

这些研究人员所做的工作不同于塞奇的工作，因为它更依赖于声音——以及它们发出的节奏——而不是语言。然而，最终这两种方法都依赖计算机来分析我们大脑中的联系。”我们的研究表明，我们可以通过分析来测量精神状态，而无需心理医生的干预。

消灭心理学家和医生不是目标

当然，消灭心理学家和医生并不是目标。对于Cecchi来说，其目标是“编纂”医疗采访以备将来使用，例如，不同城市不同医院的医生可以在患者移动时利用这些数据。”精神科医生没有时间去编纂或衡量一种不同的精神科医生可以使用的方式，”Cecchi说，并补充说，“我们这里谈论的不是治疗，而是30分钟内面试后做出的决定或诊断。”

至于Langner和Shrivastav，他们都相信他们的研究将通过提供额外的一层客观测试来帮助加强以前的诊断程序。”目的是防止误诊，”兰纳说。目前，一个被诊断为多动症的孩子将接受问卷调查和医生访谈。兰格说，在这些情况下，医生的印象至关重要“在很多情况下，这些都是好印象，”他说，“但它仍然有很大的主观成分。”

外语私人交流

尽管取得了可喜的成果，但仍然存在许多挑战。塞奇说，其中一个局限性是，有些语音特征非常个人化，而且针对个人。另一个是文化。”他说：“欧洲语言有很多共同点，不仅仅是语言，还有文化。”他补充说，他的研究小组对说葡萄牙语、英语和西班牙语的人进行了语音分析，结果相似现在，中国人会怎么样——我们不知道。”

兰纳假设结果会有很大差异他说：“当我们学习阿拉伯语、波斯语和普通话时，会出现更多的问题。”我认为，如果你想使用这些语言，就必须进行重大调整他说：“不同语言之间存在差异，但某些疾病的某些特征会影响所有疾病的各个层面，所以关键是找到这些变化。”

但这类研究最令人担忧的方面可能是对隐私的打击。”“随着越来越多的**，如此多的语音被记录和分析，它变得如此容易获取，”施里瓦斯塔夫说我认为在接下来的几年里，你将看到许多更为精巧的东西——不仅仅是在语言诊断方面。”这正是一些评论家所担心的态度：研究人员已经在开发一款**应用程序，帮助医生预测双相情感障碍患者何时会出现躁狂发作，所以这项技术有可能很快被公众和**所使用。

“一个奥威尔1984年的世界，我们的困倦状态不再是私人的。”

克拉耶夫斯基说：“在奥威尔1984年的世界里，我们的嗜睡状态不再是私人的，我们可能会因此而受苦。”。他认为，出于健康和安全方面的考虑，有朝一日可能会使使用这项技术来监测情绪和身体状态合法化。例如，有人感冒了，正在等公共汽车，可能不允许进入车内。”根据一项公共卫生条例，你将不被允许进入公共交通工具——公共汽车的车门仍然为你关闭。”

但这种情况的潜力仍有待多年。兰纳说，要解开我们声音所承载的信息，需要很多时间，也需要无数愿意参与的参与者。”我们的大脑是一个巨大的网络，所有东西都连接在一起，“这意味着如果我们在一个位置出现问题，它将在大脑的其他区域产生后果，”特别是在控制言语投射的部分，”他说从中我们希望我们能在语音中找到许多其他疾病的痕迹，但找到这些解决办法将是一个非常漫长的过程。”