Изменение голосовых характеристик человека под воздействием алкогольного опьянения отрицательно влияет на эффективность процедуры распознавания личности по голосу. Поэтому определение уровня алкоголя в крови дистанционно позволяет не только выявить факт нахождения субъекта в измененном психофизиологическом состоянии, но и дает возможность скорректировать настройки алгоритма принятия решений для повышения надежности голосовой аутентификации. Целью работы является анализ существующих научных работ и результатов в области оценки уровня алкогольной интоксикации по голосу, анализ наборов данных, позволяющих обучить модели искусственного интеллекта выявлять факт опьянения, а также анализ факторов влияния психофизиологического состояния диктора на параметры его речи. Исследование включает сравнительный анализ научных работ из таких баз как Scopus, Web of Science, ВАК и учитывает такие факторы, как пол, возраст, стадии алкогольного опьянения, качество записи и уровень окружающего шума. По итогу анализа научных публикаций, исследование определяет метод случайного леса как один из наиболее эффективных методов машинного обучения, демонстрируя точность 95.3% по проприетарным наборам речевых данных и 80% для широко используемого алкогольного языкового корпуса.