英賽爾認為 ， 天然說話處置連系了數據科學和說話學 ， 也許在心理健康范疇會當作為具有傾覆性的生物標識表記標幟 ， 為心智的狀況供給客不雅的權衡尺度 。 英賽爾今朝是Mindstrong健康手藝公司的董事長 ， 該公司經由過程手機交互數據來權衡心理健康 。 他們認為 ， 經由過程信息手藝引領心理健康診斷和治療 ， 很有前景 。 他說：“在此后的十年里 ， 利用AI東西對說話進行分類可能會改變心理健康范疇 ， 該東西為社區健康工作者和急診室內科大夫供給的協助幾乎半斤八兩于一名資深的臨床大夫 。 ”

將說話作為診斷依據的汗青 ， 和精力病學范疇自己一樣長遠 。 眾所周知 ， 西格蒙德·弗洛伊德就曾受口誤的開導 ， 他相信口誤可以揭示一些潛意識的欲望 。 20宿世紀初 ， 瑞士心理學家尤金·布洛勒和他那時的助理卡爾·榮格倡導利用字詞聯想（word association） ， 這是精力闡發中不雅察性和嘗試性檢測方式最早的應用之一 。 反映的延遲或字詞聯想的不協調可能暗示著心理沖突 ， 可以幫忙診斷 。
二戰之后 ， 除了說話內容 ， 研究人員還起頭存眷語音中的聲學內容或語音自己隱含的意義 。 例如 ， NASA也起頭為宇航員錄制語音采樣 ， 連系其他測量尺度 ， 來闡發他們的壓力程度；而20宿世紀90年月 ， 美國國防部也起頭測試利用聲音闡發來測謊 ， 以代替飽受詬病的測謊儀 。
現在 ， 精力病學家經相關練習 ， 在同患者面談時會尋找語音特征：反常的健談可能暗示雙相障礙的輕度躁狂爆發；音高降低和語速變慢可能暗示重度抑郁；語句寄義或句子之間呈現不協調的間斷可能暗示精力割裂 。
經由過程測量說話來量化精力疾病 ， 始于20宿世紀80年月 ， 那時馬里蘭大學的精力病學家沃爾特·溫特勞布（Walter Weintraub）起頭人工統計談話和醫學面談中的詞語 。
溫特勞布注重到 ， 患者談話中呈現“我”（I, me）這個詞的比例增添 ， 便和抑郁癥高度相關 。 十年后 ， 美國社會意理學家詹姆斯·彭尼貝克（James Pennebaker）開辟了一條目軟件 ， 能對詞語進行計數并將其歸類到80多個說話學分類中——例如 ， 表達洞察力或消極情感的詞語分類 。 說話方向此中某些分類 ， 則與心理健康問題有關 。
對心理疾病聲學特征的闡發則始于2000年擺布 ， 那時范德比爾特大學和耶魯大學的一個團隊發現 ， 語音“能量”（voice power）的波動比其他特征更適合作為抑郁癥和自殺傾標的目的的指標 。
近年來 ， AI手藝的前進 ， 改變了人們對語音的理解 。 現在機械可以或許對海量數據進行分類 ， 闡發出人類發現不了的模式 。



健康手藝公司NeuroLex Diagnostics致力于開辟語音闡發東西以幫忙初級護理大夫診斷精力割裂癥 ， 據其CEO及創始人吉姆·薛沃貝爾（Jim Schwoebel）說 ， 曩昔十年里 ， 手機灌音手藝有所改善 ， 還呈現了主動文字轉錄功能 ， 在該范疇起到關頭感化 ， 使大規模的緊密研究初次當作為可能 。
曩昔幾年中 ， 科學家持續改善闡發東西 ， 有時辰會按照從社交媒體中提取的大量樣本數據來設計研究 ， 而不僅限于嘗試室內的小規模人群 。

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