新冠肺炎疫情爆發至今，許多人為了工作等因素需要到醫院，或自行購買試劑進行快篩，不僅讓醫護人員工作量增加，民眾也會因採樣過程需插入鼻咽腔壁而感到不舒服。對此，美國約翰霍普金斯大學（Johns Hopkins University）有一名博士生格蘭特（Drew Grant）正在開發「聲紋辨識系統」，民眾只要對著手機說話、咳嗽，便能像使用快篩試劑一般，初步判定自己是否染疫。
博士生和教授組建團隊！打造「語音快篩」系統
約翰霍普金斯大學的電子報以「Hey Siri，我有得新冠肺炎嗎？」為題，指出就讀電器與計算機工程系的博士生格蘭特正在開發一種系統，讓快篩變得像對手機語音助理說話一樣簡單。格蘭特和學校裡的教授們組建團隊，蒐集健康者與染疫者的聲音，透過音高、聲音品質、語速等等，讓機器學習如何辨別確診者與未感染者聲音的差別。
「這就是機器學習如此驚人的原因，它能夠發現人類無法察覺的細微差異」，格蘭特表示，目前團隊研發的聲紋檢測系統，民眾只要對其說話、咳嗽，甚至是呼吸，就能辨識使用者是否有確診的機率，這項研究也已經發表在《IEEE Xplore》（電機電子學術文獻資料庫），並在DiCOVA挑戰賽奪冠，DiCOVA挑戰賽旨在透過分析COVID-19陽性和陰性個體的聲學數據集，找到對該問題的科學和工程見解。
第幾次染疫都知道！他希望能安裝到每台手機
格蘭特解釋，這套系統除了可以辨識人類染疫與否，還能檢測出確診者是首次還是二度感染，未來他希望這套系統可以安裝到每台手機中，降低醫療負荷，也避免醫護幫忙民眾快篩時，近距離接觸導致的染疫風險；格蘭特更指出，他期待這套系統未來能應用在其他呼吸道相關疾病，例如感冒、流感、哮喘等等，他與團隊將繼續分析每種疾病的患者聲音差異。
