Inteligência artificial faz diagnóstico de resfriado pelo tom de voz

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Uma nova aplicação da IA desenvolvida por pesquisadores do Instituto Nacional de Tecnologia Sardar Vallabhbhai em Surat, na Índia, consegue determinar, através da voz de uma pessoa ao telefone, se ela está ou não resfriada. Projetada como um recurso para telediagnósticos, a ferramenta pode ter impacto no mundo do trabalho.

De acordo com a revista britânica The Economist, que divulgou a novidade na semana passada, esse diagnóstico de "voz resfriada" poderia teoricamente desmascarar um empregado que estivesse tentando obter uma folga, tossindo dramaticamente ao explicar ao seu chefe o motivo de sua ausência ao trabalho.

Delações à parte, as descobertas poderão, segundo os cientistas, diagnosticar a distância um resfriado comum, sem necessidade de visitas caras e demoradas a um médico. Mas a coisa não para por aí: cientistas de outros campos já analisam outras condições, como a doença de Parkinson, depressão e alguns cânceres de cabeça e pescoço que afetam os padrões vocais.

Como a IA consegue diagnosticar resfriados pela voz?

Os cientistas treinaram a IA com vozes de 630 pessoas.Os cientistas treinaram a IA com vozes de 630 pessoas.Fonte: Getty Images

Para treinar a inteligência artificial, os pesquisadores partiram do princípio de que a voz humana soa como um instrumento musical, produzindo múltiplas frequências de sons, jamais atingindo uma nota totalmente pura. O máximo que as vozes conseguem obter são harmônicos agudos. Harmônicos são frequências sonantes de uma nota fundamental.

Ao conferir às notas o seu timbre característico, os harmônicos formam padrões matemáticos, cujas frequências equivalem a múltiplos da nota original. Como, na fala humana, os harmônicos tendem a diminuir à medida que avançam na escala de frequência, a pesquisa concluiu que uma infecção por resfriado altera a forma dessa atenuação. 

Após gravar as vozes de 630 pessoas na Alemanha, sendo 111 resfriadas, os pesquisadores dividiram os participantes em espectros de comprimento de onda, o que permitiu identificar a frequência dominante e seus harmônicos. Finalmente, algoritmos de aprendizado de máquina descobriram padrões capazes de distinguir as vozes "resfriadas" das saudáveis.

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