声纹标记技术：声音特征在生物识别与健康监测中的创新应用

来自国际前沿的研究团队开展了一项关于声纹标记技术(Mark making with voices)的创新研究，该研究通过分析人类声音的生物特征，开发出新型非接触式健康监测系统。研究成果显示，特定声频特征与呼吸系统功能指标呈显著相关性(p<0.01)，为远程医疗诊断提供了重要技术支撑。

　　

声纹标记技术(Mark making with voices)研究揭示了人类声音特征作为新型生物标记物(biomarker)的独特价值。通过高精度声谱分析(spectral analysis)，研究人员发现特定频段(125-250Hz)的谐波分布与肺功能参数(FEV₁/FVC)存在显著关联。实验采用机器学习算法(ML)构建的预测模型，其接收者操作特征曲线下面积(AUC)达到0.89±0.03，证实了声纹特征在慢性阻塞性肺疾病(COPD)早期筛查中的临床应用潜力。这项技术突破为开发无创、便捷的远程健康监测系统提供了新思路。