教育新闻网每个父母都知道应对婴儿的哭泣感到沮丧，想知道他们的孩子是否饿，湿，累，需要拥抱，甚至痛苦。美国的一组研究人员设计了一种新的人工智能方法，可以识别和区分正常的哭声信号和异常的信号，例如由潜在疾病引起的信号。该方法基于一种哭泣的语言识别算法，有望在家里和医疗机构中对父母有用，因为医生可能会用它来识别患病儿童的哭声。
这项研究发表在5月出版的IEEE / CAA自动化学报(JAS)上，这是IEEE和中国自动化学会的联合出版物。
经验丰富的医护人员和经验丰富的父母可以根据婴儿发出的啼哭声准确地区分出婴儿的许多需求。尽管每个婴儿的哭声都是独一无二的，但由于相同的原因而导致的婴儿却具有一些共同的特征。识别哭声信号中的隐藏模式一直是一项重大挑战，现在已证明在这种情况下人工智能应用是一种合适的解决方案。
这项新研究使用了基于自动语音识别的特定算法来检测和识别婴儿哭声的特征。为了分析和分类这些信号，该团队使用压缩传感作为处理大数据的一种方式更有效率。压缩感测是一种基于稀疏数据来重建信号的过程，当在嘈杂的环境中录制声音时(尤其是哭闹的地方)，压缩感测尤其有用。在这项研究中，研究人员设计了一种新的啼哭语言识别算法，该算法可以区分嘈杂环境中正常和异常啼哭信号的含义。该算法与单独的哭泣者无关，这意味着它可以在实际情况中更广泛地用作识别和分类各种哭泣特征并更好地理解婴儿哭泣的原因以及哭泣的紧急程度的一种方式。
“像一种特殊的语言一样，各种哭声中都有许多与健康有关的信息。声音信号之间的差异实际上承载着该信息。这些差异由哭声信号的不同特征来表示。为了识别和利用这些信息，我们拥有提取特征，然后获取其中的信息。”电气工程副教授兼电子工程副教授，数字信号处理实验室主任刘立川说。
研究人员希望，他们的研究结果可以适用于其他几项决策高度依赖经验的医疗情况。刘说：“最终的目标是使婴儿更健康，对父母和照顾者的压力减少。” 她补充说：“我们正在与医院和医学研究中心进行合作，以获取更多数据和需求情景输入，希望我们可以为临床实践提供一些产品。”
