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嬰兒啼哭原因的自動識別方法及其系統與流程

文檔序號:11097972閱讀:896來源:國知局
嬰兒啼哭原因的自動識別方法及其系統與制造工藝

本發明涉及嬰兒護理領域,特別涉及嬰兒啼哭原因的自動識別技術。



背景技術:

啼哭是嬰兒的第一種發音方式,也是小嬰兒與外界溝通的唯一方式。有經驗的媽媽和醫生能夠通過嬰兒哭聲了解嬰兒的情緒,需求和健康。由于現代社會出生率的下降,很多媽媽只有一個孩子,缺少相關的經驗,急需技術手段來幫助年輕的媽媽們通過哭聲來了解嬰兒的需求。

隨著計算機技術和通信技術的發展,已經出現了一些相關的技術方案。例如,錄入的嬰兒啼哭,轉換為計算機可讀的格式,通過過濾數字信號,預估基礎頻率,潤滑數字信號,消除異常值,獲得相應的聲學分析參數來對嬰兒啼哭原因進行識別。

然而本發明的發明人發現,目前的技術方案都是只能給出一個啼哭原因(從多個啼哭原因中選出一個顯示,或判斷是否屬于某個特定的啼哭原因),而且實際使用時這個啼哭原因的準確性往往遠不如宣稱的那么高,沒有經驗的年輕媽媽往往嘗試解決這個原因之后嬰兒還在繼續啼哭,從而更為慌亂。



技術實現要素:

本發明的目的在于提供一種嬰兒啼哭原因的自動識別方法及其系統,可以使缺少育兒經驗的年輕父母較為準確地知道嬰兒啼哭的原因。

為解決上述技術問題,本發明的實施方式公開了一種嬰兒啼哭原因的自動識別方法,包括以下步驟:

錄制嬰兒啼哭聲音,得到哭聲音頻信號;

從該哭聲音頻信號提取時頻特征,根據該時頻特征和預先訓練所得的分類器,得到該時頻特征對應于預先設定的不同啼哭原因的概率;

在終端屏幕上顯示概率最高的至少兩種啼哭原因和這些啼哭原因的概率。

在另一個優選例中,“在終端屏幕上顯示概率最高的至少兩種啼哭原因和這些啼哭原因的概率”的步驟中,以餅圖的方式顯示概率最高的至少兩種啼哭原因和這些啼哭原因的概率。

在另一個優選例中,預先設定的不同啼哭原因包括以下原因之一或其任意組合:

饑餓,想睡覺,不適,尿布濕。

在另一個優選例中,“在終端屏幕上顯示概率最高的至少兩種啼哭原因和這些啼哭原因的概率”的步驟包括以下子步驟:

篩選出概率大于預定門限的啼哭原因;

在終端屏幕上顯示篩選出的各啼哭原因。

在另一個優選例中,預先設定周齡和啼哭集中時段的第一對應關系;

在“得到時頻特征對應于預先設定的不同啼哭原因的概率”的步驟之后還包括以下步驟:

獲取發生啼哭時嬰兒的周齡和啼哭時間;

根據所獲取的周齡查尋第一對應關系,得到對應的啼哭集中時段;

如果啼哭時間落在查尋所得的啼哭集中時段內,則減少病理原因的概率,否則增加病理原因的概率。

在另一個優選例中,在“得到時頻特征對應于預先設定的不同啼哭原因的概率”的步驟之后還包括以下步驟:

檢測哭聲音頻信號的音調;

如果檢測結果為音調在啼哭開始后的預定時長內達到頻率的峰值,且嬰兒的月齡小于預定閾值,則增加疼痛原因的概率。

在另一個優選例中,還包括以下步驟:

在錄制嬰兒啼哭聲音的同時,拍攝嬰兒臉部的視頻;

對該視頻進行圖像分析,得到嬰兒眼晴的開合狀態;

如果在嬰兒啼哭的過程中,嬰兒眼晴處于閉合狀態的總時間大于預定門限,則增加疼痛原因的概率。

在另一個優選例中,預先設定周齡和24小時啼哭總時間上限的第二對應關系;

在“得到時頻特征對應于預先設定的不同啼哭原因的概率”的步驟之后還包括以下步驟:

統計該嬰兒最近24小時內的啼哭總時間;

根據該嬰兒的周齡查詢第二對應關系,得到24小時啼哭總時間上限;

如果該啼哭總時間大于該24小時啼哭總時間上限,則增加增加病理原因的概率。

在另一個優選例中,在“得到時頻特征對應于預先設定的不同啼哭原因的概率”的步驟之后還包括以下步驟:

獲取啼哭發生時間距上次哺乳時間的時間間隔;

如果該時間間隔大于預定門限,則增加饑餓原因的概率。

本發明的實施方式還公開了一種嬰兒啼哭原因的自動識別系統,錄制單元,用于錄制嬰兒啼哭聲音,得到哭聲音頻信號;

分析單元,用于從該哭聲音頻信號提取時頻特征,根據該時頻特征和預先訓練所得的分類器,得到該時頻特征對應于預先設定的不同啼哭原因的概率;

顯示單元,用于在終端屏幕上顯示概率最高的至少兩種啼哭原因和這些啼哭原因的概率。

在另一個優選例中,顯示單元以餅圖的方式顯示概率最高的至少兩種啼哭原因和這些啼哭原因的概率。

在另一個優選例中,還包括:

第一存儲單元,用于存儲預先設定的周齡和啼哭集中時段的第一對應關系;

第一信息獲取單元,用于獲取發生啼哭時嬰兒的周齡和啼哭時間;

第一查詢單元,用于根據所獲取的周齡查尋第一對應關系,得到對應的啼哭集中時段;

第一調整單元,用于判斷啼哭時間是否落在查尋所得的啼哭集中時段內,如果是則減少病理原因的概率,否則增加病理原因的概率。

在另一個優選例中,還包括:

音調檢測單元,用于檢測哭聲音頻信號的音調;

第二調整單元,用于判斷檢測結果是否為音調在啼哭開始后的預定時長內達到頻率的峰值,且嬰兒的月齡小于預定閾值,如果是則增加疼痛原因的概率。

在另一個優選例中,視頻拍攝單元,用于在錄制嬰兒啼哭聲音的同時,拍攝嬰兒臉部的視頻;

眼部分析單元,用于對該視頻進行圖像分析,得到嬰兒眼晴的開合狀態;

第三調整單元,用于判斷在嬰兒啼哭的過程中是否嬰兒眼晴處于閉合狀態的總時間大于預定門限,如果是則增加疼痛原因的概率。

在另一個優選例中,還包括:

第二存儲單元,用于存儲預先設定的周齡和24小時啼哭總時間上限的第二對應關系;

啼哭時間統計單元,用于統計該嬰兒最近24小時內的啼哭總時間;

第二查詢單元,用于根據該嬰兒的周齡查詢第二對應關系,得到24小時啼哭總時間上限;

第四調整單元,用于判斷該啼哭總時間是否大于該24小時啼哭總時間上限,如果是則增加增加病理原因的概率。

在另一個優選例中,還包括:

哺乳信息獲取單元,用于獲取啼哭發生時間距上次哺乳時間的時間間隔;

第五調整單元,用于判斷該時間間隔是否大于預定門限,如果是則增加饑餓原因的概率。

本發明實施方式與現有技術相比,至少具有以下區別和效果:

將嬰兒啼哭聲音的時頻特征輸入預先訓練所得的分類器,得到不同啼哭原因的概率,并顯示多種啼哭原因及其概率,可以使缺少育兒經驗的父母較為準確地知道啼哭的可能原因,從而從最大可能性開始逐一排除引起啼哭的誘因,使無法以語言表達的嬰兒得到及時而有效的照顧。在一些不利環境下(如噪聲較大的環境),自動判斷的準確性會有一定的下降,因為在終端屏幕上顯示有多種啼哭原因,所以有較好的容錯性,不會因為終端偶而的誤判而使缺少育兒經驗的父母失去方向。

進一步地,根據周齡和嬰兒啼哭發生的時段對生理、病理原因的概率進行修正,可以進一步提高嬰兒啼哭原因分析的準確性。

進一步地,結合月齡,根據音調和節奏的變化情況對疼痛和其它原因的概率進行修正,可以進一步提高對嬰兒啼哭原因分析的準確性。

進一步地,根據嬰兒眼睛的閉合情況對疼痛原因的概率進行修正,可以進一步提高對嬰兒啼哭原因分析的準確性。

進一步地,統計一天中的總的啼哭時間,結合周齡,對生理、病理原因的概率進行修正,可以進一步提高對嬰兒啼哭原因分析的準確性。

進一步地,結合距離上次哺乳的時間來調整饑餓原因的概率,可以進一步提高對嬰兒啼哭原因分析的準確性。

附圖說明

圖1是本發明第一實施方式中一種嬰兒啼哭原因的自動識別方法的流程示意圖。

圖2是本發明第一實施方式中嬰兒啼哭原因顯示界面示意圖。

圖3是本發明第四實施方式中一種嬰兒啼哭原因的自動識別方法的流程示意圖。

圖4是本發明第七實施方式中一種嬰兒啼哭原因的自動識別系統的結構示意圖。

具體實施方式

在以下的敘述中,為了使讀者更好地理解本申請而提出了許多技術細節。但是,本領域的普通技術人員可以理解,即使沒有這些技術細節和基于以下各實施方式的種種變化和修改,也可以實現本申請各權利要求所要求保護的技術方案。

相關術語:

時頻特征:音頻信號經過時頻分析(Time-frequency analysis)后,在時頻平面(time-frequency plane)的各種形態和參數。時頻分析可以包括傅里葉變換等各種分析算法。

特別要說明的是,本發明所稱各種啼哭原因都是指可能性,尤其是“病理”啼哭原因并非指確認為患病,更不是指確定為患有某一種疾病,只是說明患病的可能性較大,建議到醫院檢查,以免因為嬰兒家長沒有育兒經驗而耽誤病情。

本發明的發明人發現,現有技術中雖然已經有不少識別嬰兒啼哭原因的技術,但其所宣稱的識別準確率往往是在實驗室條件下針對某個特定的啼哭原因取得的,一旦錄音時有較多的噪音,或者錄音的方式不專業,則判斷的準確率會下降很多,給出的啼哭原因會不準確,甚至會誤導沒有經驗的年輕媽媽。

另外現有技術中往往是針對一個特定原因來訓練的,例如,知道這個嬰兒是痛了(例如用工具使嬰兒疼痛),錄下對應的啼哭聲音用于訓練。這樣的訓練結果都是針對單個原因的。而實際應用過程中,可能嬰兒的啼哭背后同時有幾個原因推動,例如,一個嬰兒餓了,哭著哭著沒人及時處理又困了,此時,無論顯示哪一個原因,即使是準確的(如餓了或困了),沒有經驗的年輕媽媽按照此原因進行處理后嬰兒還是會繼續啼哭,年輕媽媽就會覺得這個軟件不準,沒有用。

為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚,下面將結合附圖對本發明的實施方式作進一步地詳細描述。

本發明第一實施方式涉及一種嬰兒啼哭原因的自動識別方法。圖1是該嬰兒啼哭原因的自動識別方法的流程示意圖。

在步驟101中,錄制嬰兒啼哭聲音,得到哭聲音頻信號。

在一個優選例中,以移動終端(如智能手機、平板電腦等)進行啼哭聲錄制和顯示。在另一些實施方式中,也可以使用其它設備,如PC、專用終端等進行錄制和顯示。

此后進入步驟102,從該哭聲音頻信號提取時頻特征,根據該時頻特征和預先訓練所得的分類器,得到該時頻特征對應于預先設定的不同啼哭原因的概率。

在一個優選例中,預先設定的不同啼哭原因包括以下原因之一或其任意組合:

饑餓,想睡覺,不適,尿布濕。

在另一優選例中,預先設定的不同啼哭原因包括以下原因中的任意兩種或更多種:

病理,饑餓,想睡覺,不舒服,肚子脹氣,想打隔,疼痛,害怕,煩躁,尿布濕,等等。

此后進入步驟103,在終端屏幕上顯示概率最高的至少兩種啼哭原因和這些啼哭原因的概率。在一個優選例中,如圖2所示,以餅圖的方式顯示概率最高的至少兩種啼哭原因和這些啼哭原因的概率。在其它實施方式中,還可以以其它的圖文方式是示啼哭原因及其概率,例如以直方圖的方式顯示,以文字方式顯示等等。

將嬰兒啼哭聲音的時頻特征輸入預先訓練所得的分類器,得到不同啼哭原因的概率,并顯示多種啼哭原因及其概率,可以使缺少育兒經驗的父母較為準確地知道啼哭的可能原因,從而從最大可能性開始逐一排除引起啼哭的誘因,使無法以語言表達的嬰兒得到及時而有效的照顧。在一些不利環境下(如噪聲較大的環境),自動判斷的準確性會有一定的下降,然而因為本實施方式在終端屏幕上顯示有多種啼哭原因,所以有較好的容錯性,不會因為終端偶而的誤判而使缺少育兒經驗的父母失去方向。

可以理解,上述技術方案具體實現時可以有多種形式和細節上的變化,下面舉一些變化的例子。

在一個實施方式中,以上技術方案可以由智能手機的一個APP實現。分類器的訓練在云端服務器實現。訓練所使用的數據由智能手機采集到云端服務器。

在一個實施方式中,啼哭原因的分析在移動終端上進行。

在一個實施方式中,由移動終端錄音后將音頻信號發送到云端,由云端服務器分析得到原因后發送到移動終端顯示。

在一個實施方式中,由移動終端錄音并從哭聲音頻信號提出時頻特征,將時頻特征發送云端服務器進行原因分析,將云端服務器將分析所得的原因發送到移動終端顯示。

在一個實施方式中,分類器所要區別的類別是預先設定好的N個類別(N為大于2的整數),可以以預先錄制的啼哭音頻的時頻特征和已知的該啼哭音頻的誘發原因作為數據源進行訓練。訓練結束后,給經訓練的分類器輸入一個啼哭音頻的時頻特征,該分類器可以輸出對應于N個類別(啼哭原因)的N個概率。

在一個實施方式中,分類器可以經數據訓練獲得N個模型(對應于N個類別的啼哭原因),在給經訓練的分類器輸入一個啼哭音頻的時頻特征時,分類器可以計算N個模型中的時頻特征與輸入的時頻特征的相似度,根據相似度計算對應于N個類別的N個概率。

在一個實施方式中,分類器是基于深度神經網絡實現的。

在一個實施方式中,分類器是基于一組以樹狀結構組織的弱分類器實現的。

在一個實施方式中,分類器是基于BP人工神經網絡實現的。

在一個實施方式中,只顯示概率大于預定門限的啼哭原因。即步驟103包括以下兩個子步驟:

篩選出概率大于預定門限的啼哭原因。

在終端屏幕上顯示篩選出的各啼哭原因。

在一個實施方式中,在終端屏幕上顯示概率最高的M個啼哭原因及其概率,其中M為預先設定的整數。

在一個實施方式中,在終端屏幕上顯示所有各啼哭原因及其概率。

本發明第二實施方式涉及一種嬰兒啼哭原因的自動識別方法。

第二實施方式在第一實施方式的基礎上進行了改進,主要改進之處在于:根據周齡和嬰兒啼哭發生的時段對生理、病理原因的概率進行修正,可以進一步提高嬰兒啼哭原因分析的準確性。具體地說:

預先設定周齡和啼哭集中時段的第一對應關系。在一個實施例中,預先設定的周齡和啼哭集中時段的對應關系中包括:3周齡對應的啼哭集中時段有三段,分別為18~23點4~7點以及9~11點。6周齡對應的啼哭集中時段為15點至24點以及0點到5點。10周對應的啼哭集中時段為17點到23點,等等。

在步驟102之后對所得的不同啼哭原因的概率進行調整,具體如下:

獲取發生啼哭時嬰兒的周齡和啼哭時間。在一個實施例中,周齡可以通過預先輸入的該嬰兒的出生日期計算得到。

根據所獲取的周齡查尋第一對應關系,得到對應的啼哭集中時段。

如果啼哭時間落在查尋所得的啼哭集中時段內,則減少病理原因的概率,否則增加病理原因的概率。

本申請的各實施方式中,增加某種原因的概率指的是對各種原因概率的相對比例關系作出調整,增加特定原因的相對比例,降低其它的原因的相對比例。例如,在一個實施例中,總共有5種預設的原因,5種原因的概率之和為100%,如果是增加病理原因的概率,則一方面增加病理原因在100%的總概率中的比例,另一方面,相應地(例如以等比例的方式)減少其它4種預設原因的比例,使5種原因的概率之和在概率調整之前和之后都是100%。

此后執行步驟103。

可以理解,上述技術方案具體實現時可以有多種形式和細節上的變化,下面舉一些變化的例子。

在一個實施例中,周齡和啼哭集中時段的對應關系是根據專家的經驗值設定的。

在一個實施例中,周齡和啼哭集中時段的對應關系是根據歷史數據統計得到的。歷史數據可以是用戶上傳的數據,這些數據中有啼哭發生的時間和事后確認的啼哭原因。可以將非病理原因的啼哭發生時間進行統計,找出啼哭集中的時段。

在一個實施例中,周齡和啼哭集中時段的對應關系是先根據上述的一種方式建立,然后根據用戶新上傳的數據不斷修改的,用戶新上傳的數據中有啼哭發生的時間和事后確認的啼哭原因。

本發明第三實施方式涉及一種嬰兒啼哭原因的自動識別方法。

第三實施方式在第一實施方式的基礎上進行了改進,主要改進之處在于:結合月齡,根據音調和節奏的變化情況對疼痛和其它原因的概率進行修正,可以進一步提高對嬰兒啼哭原因分析的準確性。具體地說:

在步驟102和步驟103之間對所得的不同啼哭原因的概率進行調整,具體如下:

檢測哭聲音頻信號的音調。

如果檢測結果為音調在啼哭開始后的預定時長內達到頻率的峰值,且嬰兒的月齡小于預定閾值,則增加疼痛原因的概率。

發明人發現,疼痛引起的嬰兒啼哭在音調和節奏上在一開始(如第一秒以內)就迅速達到了頻率的峰值,而饑餓等其他原因等引起的嬰兒啼哭通常在啼哭的中段才達到峰值,隨后迅速回落。而同時由于嬰兒月齡的增加,特別是6個月以后,嬰兒整個啼哭的節奏方式會越發趨同于疼痛引起的啼哭,在一開始就達到峰值。啼哭中段指的一個啼哭聲音周期(嬰兒啼哭是周期性重復的)的中間時點,例如,如果啼哭聲音周期為10秒,在啼哭產生后頻率逐漸增強,隨后在第4-6秒左右的時間達到峰值。

本發明第四實施方式涉及一種嬰兒啼哭原因的自動識別方法。

第四實施方式在第一實施方式的基礎上進行了改進,主要改進之處在于:根據嬰兒眼睛的閉合情況對疼痛原因的概率進行修正,可以進一步提高對嬰兒啼哭原因分析的準確性。

第四實施方式的流程如圖3所示。

在步驟301中,錄制嬰兒啼哭聲音,同時拍攝嬰兒臉部的視頻。

此后進入步驟302,從該哭聲音頻信號提取時頻特征,根據該時頻特征和預先訓練所得的分類器,得到該時頻特征對應于預先設定的不同啼哭原因的概率。

此后進入步驟303,對所拍攝的視頻進行圖像分析,得到嬰兒眼晴的開合狀態。

此后進入步驟304,判斷在嬰兒啼哭的過程中,嬰兒眼晴處于閉合狀態的總時間是否大于預定門限?如果是則進入步驟305,否則進入步驟306。

在步驟305中,在步驟302所得的不同啼哭原因的概率分布的基礎上,增加疼痛原因的概率。

在步驟306中,在終端屏幕上顯示概率最高的至少兩種啼哭原因和這些啼哭原因的概率。

發明人發現,對于疼痛原因導致的啼哭,嬰兒在整個過程中眼睛幾乎始終保持緊閉,其中只有在很少的間隙時,眼睛是微張的,同時整個眼部區域高度緊張,眉頭緊蹙。而其他原因如害怕和煩躁等引起的嬰兒啼哭過程中,眼睛則絕大部分時候保持張開狀態或者半開半張。

本發明第五實施方式涉及一種嬰兒啼哭原因的自動識別方法。

第五實施方式在第一實施方式的基礎上進行了改進,主要改進之處在于:統計一天中總的啼哭時間,結合周齡,對生理、病理原因的概率進行修正,可以進一步提高對嬰兒啼哭原因分析的準確性。具體地說:

預先設定周齡和24小時啼哭總時間上限的第二對應關系。

在步驟102和步驟103之間還包括以下步驟:

統計該嬰兒最近24小時內的啼哭總時間。

根據該嬰兒的周齡查詢第二對應關系,得到24小時啼哭總時間上限。

如果該啼哭總時間大于該24小時啼哭總時間上限,則增加病理原因的概率。

可以理解,上述技術方案具體實現時可以有多種形式和細節上的變化,下面舉一些變化的例子。

在一個實施例中,由一個錄音設備對一個嬰兒的啼哭進行24小時的監控。該錄音設備可以是智能手機、有錄音功能的手環、腳環、定制的錄音終端等等。該錄音設備如果檢測到具有嬰兒啼哭特征的聲音,則記錄啼哭的起止時間,上傳給云端服務器或者手機等移動終端,以便移動終端在統計該嬰兒最近24小時內的啼哭總時間時可以用到這些信息。

在一個實施例中,對于第二周齡的嬰兒,24小時啼哭總時間上限為105分鐘,第三周齡、第四周齡、第五周齡的24小時啼哭總時間上限逐漸增加,第六周齡為165分鐘,第六周齡之后的24小時啼哭總時間上限逐步減少。

在一個實施例中,24小時啼哭總時間上限是根據經驗值設定的。

在一個實施例中,24小時啼哭總時間上限是根據較多嬰兒的24小時內的啼哭總時間及其健康狀態的歷史數據統計得到的。

在一個實施例中,24小時啼哭總時間上限可以根據一個嬰兒的之前的啼哭總時間及其健康狀態進行個性化調整。例如,一個特定嬰兒在第二周齡的24小時啼哭總時間的平均值遠低于第二周齡對應的24小時啼哭總時間上限,而且該嬰兒確認處于健康狀態,則可以減少該嬰兒之后各周齡對應的24小時啼哭總時間上限。類似地,如果一個特定嬰兒的24小時啼哭總時間高于相應周齡的24小時啼哭總時間上限,則可以適當地增加該嬰兒之后各周齡對應的24小時啼哭總時間上限。

本發明第六實施方式涉及一種嬰兒啼哭原因的自動識別方法。

第六實施方式在第一實施方式的基礎上進行了改進,主要改進之處在于:結合距離上次哺乳的時間來調整饑餓原因的概率,可以進一步提高對嬰兒啼哭原因分析的準確性。具體地說:

在步驟102和步驟103之間還包括以下步驟:

獲取啼哭發生時間距上次哺乳時間的時間間隔。

如果該時間間隔大于預定門限,則增加饑餓原因的概率。

可以理解,上述技術方案具體實現時可以有多種形式和細節上的變化,下面舉一些變化的例子。

在一個實施例中,在移動終端上通過彈出對話框要求用戶輸出上次哺乳時間。

在一個實施例中,指定嬰兒每次哺乳后,用戶會在移動終端上記錄哺乳時間,上傳到云端服務器。在需要獲取上次哺乳時間時,可以從云端服務器獲得。

在一個實施例中,在錄制嬰兒啼哭聲音的同時,拍攝嬰兒臉部的視頻,并對嬰兒臉部的視頻進行圖像分析,如果經圖像分析發現嬰兒呈現出搜尋的反射活動,則增加饑餓原因的概率。

在一個實施例中,在移動終端上提出用戶觀察并輸入嬰兒是否呈現出搜尋的反射活動的信息,并且在該移動終端上播放典型的嬰兒搜尋活動的視頻,以幫助沒有經驗的用戶了解是什么嬰兒搜尋的反射活動。如果用戶輸入嬰兒呈現出搜尋的反射活動的信息,則增加饑餓原因的概率。

在一個實施例中,搜尋的反射活動和距離上次哺乳的時間可結合起來使用,以進一步增加判斷的準確性。

上述第二至第六實施方式都是在步驟102所得的概率分布的基礎上,根據額外的信息對概率分布進行某種方式的調整。這些調整的方式即可以單獨使用,也可以組合起來使用(即將第二至第六實施方式的技術方案中的多種結合起來),從而使判斷的準確性進一步提升。

本發明第七實施方式涉及一種嬰兒啼哭原因的自動識別系統。圖4是該嬰兒啼哭原因的自動識別系統的結構示意圖。該嬰兒啼哭原因的自動識別系統包括:

錄制單元,用于錄制嬰兒啼哭聲音,得到哭聲音頻信號。

分析單元,用于從該哭聲音頻信號提取時頻特征,根據該時頻特征和預先訓練所得的分類器,得到該時頻特征對應于預先設定的不同啼哭原因的概率。

顯示單元,用于在終端屏幕上顯示概率最高的至少兩種啼哭原因和這些啼哭原因的概率。在一個優選例中,顯示單元以餅圖的方式顯示概率最高的至少兩種啼哭原因和這些啼哭原因的概率。

第一實施方式是與本實施方式相對應的方法實施方式,本實施方式可與第一實施方式互相配合實施。第一實施方式中提到的相關技術細節在本實施方式中依然有效,為了減少重復,這里不再贅述。相應地,本實施方式中提到的相關技術細節也可應用在第一實施方式中。

本發明第八實施方式涉及一種嬰兒啼哭原因的自動識別系統。

第八實施方式在第七實施方式的基礎上進行了改進,主要改進之處在于根據周齡和嬰兒啼哭發生的時段對生理、病理原因的概率進行修正,可以進一步提高嬰兒啼哭原因分析的準確性。具體地說,相對于第七實施方式增加了以下單元:

第一存儲單元,用于存儲預先設定的周齡和啼哭集中時段的第一對應關系。

第一信息獲取單元,用于獲取發生啼哭時嬰兒的周齡和啼哭時間。

第一查詢單元,用于根據所獲取的周齡查尋第一對應關系,得到對應的啼哭集中時段。

第一調整單元,用于判斷啼哭時間是否落在查尋所得的啼哭集中時段內,如果是,則在分析單元輸出的不同啼哭原因的概率基礎上,減少病理原因的概率,否則增加病理原因的概率。

第二實施方式是與本實施方式相對應的方法實施方式,本實施方式可與第二實施方式互相配合實施。第二實施方式中提到的相關技術細節在本實施方式中依然有效,為了減少重復,這里不再贅述。相應地,本實施方式中提到的相關技術細節也可應用在第二實施方式中。

本發明第九實施方式涉及一種嬰兒啼哭原因的自動識別系統。

第九實施方式在第七實施方式的基礎上進行了改進,主要改進之處在于結合月齡,根據音調和節奏的變化情況對疼痛和其它原因的概率進行修正,可以進一步提高對嬰兒啼哭原因分析的準確性。具體地說,在第七實施方式的基礎上增加了以下單元:

音調檢測單元,用于檢測哭聲音頻信號的音調。

第二調整單元,用于判斷檢測結果是否為音調在啼哭開始后的預定時長內達到頻率的峰值,且嬰兒的月齡小于預定閾值,如果是,則在分析單元輸出的不同啼哭原因的概率基礎上增加疼痛原因的概率。

第三實施方式是與本實施方式相對應的方法實施方式,本實施方式可與第三實施方式互相配合實施。第三實施方式中提到的相關技術細節在本實施方式中依然有效,為了減少重復,這里不再贅述。相應地,本實施方式中提到的相關技術細節也可應用在第三實施方式中。

本發明第十實施方式涉及一種嬰兒啼哭原因的自動識別系統。

第十實施方式在第七實施方式的基礎上進行了改進,主要改進之處在于:根據嬰兒眼睛的閉合情況對疼痛原因的概率進行修正,可以進一步提高對嬰兒啼哭原因分析的準確性。具體地說,相對于第七實施方式增加了以下單元:

視頻拍攝單元,用于在錄制嬰兒啼哭聲音的同時,拍攝嬰兒臉部的視頻。

眼部分析單元,用于對該視頻進行圖像分析,得到嬰兒眼晴的開合狀態。

第三調整單元,用于判斷在嬰兒啼哭的過程中是否嬰兒眼晴處于閉合狀態的總時間大于預定門限,如果是,則在分析單元輸出的不同啼哭原因的概率基礎上增加疼痛原因的概率。

第四實施方式是與本實施方式相對應的方法實施方式,本實施方式可與第四實施方式互相配合實施。第四實施方式中提到的相關技術細節在本實施方式中依然有效,為了減少重復,這里不再贅述。相應地,本實施方式中提到的相關技術細節也可應用在第四實施方式中。

本發明第十一實施方式涉及一種嬰兒啼哭原因的自動識別系統。

第十一實施方式在第七實施方式的基礎上進行了改進,主要改進之處在于:統計一天中總的啼哭時間,結合周齡,對生理、病理原因的概率進行修正,可以進一步提高對嬰兒啼哭原因分析的準確性。具體地說,相對于第七實施方式,還增加了以下單元:

第二存儲單元,用于存儲預先設定的周齡和24小時啼哭總時間上限的第二對應關系。

啼哭時間統計單元,用于統計該嬰兒最近24小時內的啼哭總時間。

第二查詢單元,用于根據該嬰兒的周齡查詢第二對應關系,得到24小時啼哭總時間上限。

第四調整單元,用于判斷該啼哭總時間是否大于該24小時啼哭總時間上限,如果是,則在分析單元輸出的不同啼哭原因的概率基礎上增加病理原因的概率。

第五實施方式是與本實施方式相對應的方法實施方式,本實施方式可與第五實施方式互相配合實施。第五實施方式中提到的相關技術細節在本實施方式中依然有效,為了減少重復,這里不再贅述。相應地,本實施方式中提到的相關技術細節也可應用在第五實施方式中。

本發明第十二實施方式涉及一種嬰兒啼哭原因的自動識別系統。

第十二實施方式在第七實施方式的基礎上進行了改進,主要改進之處在于:結合距離上次哺乳的時間來調整饑餓原因的概率,可以進一步提高對嬰兒啼哭原因分析的準確性。具體地說,相對于第七實施方式,還增加了以下單元:

哺乳信息獲取單元,用于獲取啼哭發生時間距上次哺乳時間的時間間隔。

第五調整單元,用于判斷該時間間隔是否大于預定門限,如果是,則在分析單元輸出的不同啼哭原因的概率基礎上增加饑餓原因的概率。

第六實施方式是與本實施方式相對應的方法實施方式,本實施方式可與第六實施方式互相配合實施。第六實施方式中提到的相關技術細節在本實施方式中依然有效,為了減少重復,這里不再贅述。相應地,本實施方式中提到的相關技術細節也可應用在第六實施方式中。

上述第八至第十二實施方式都是在第七實施方式的分析單元所得的概率分布的基礎上,根據額外的信息對概率分布進行某種方式的調整。這些調整的方式即可以單獨使用,也可以組合起來使用(即將第八至第十二實施方式的技術方案中的多種結合起來),從而使判斷的準確性進一步提升。

需要說明的是,本發明的各方法實施方式均可以以軟件、硬件、固件等方式實現。不管本發明是以軟件、硬件、還是固件方式實現,指令代碼都可以存儲在任何類型的計算機可訪問的存儲器中(例如永久的或者可修改的,易失性的或者非易失性的,固態的或者非固態的,固定的或者可更換的介質等等)。同樣,存儲器可以例如是可編程陣列邏輯(Programmable Array Logic,簡稱“PAL”)、隨機存取存儲器(Random Access Memory,簡稱“RAM”)、可編程只讀存儲器(Programmable Read Only Memory,簡稱“PROM”)、只讀存儲器(Read-Only Memory,簡稱“ROM”)、電可擦除可編程只讀存儲器(Electrically Erasable Programmable ROM,簡稱“EEPROM”)、磁盤、光盤、數字通用光盤(Digital Versatile Disc,簡稱“DVD”)等等。

需要說明的是,本發明各設備實施方式中提到的各單元都是邏輯單元,在物理上,一個邏輯單元可以是一個物理單元,也可以是一個物理單元的一部分,還可以以多個物理單元的組合實現,這些邏輯單元本身的物理實現方式并不是最重要的,這些邏輯單元所實現的功能的組合才是解決本發明所提出的技術問題的關鍵。此外,為了突出本發明的創新部分,本發明上述各設備實施方式并沒有將與解決本發明所提出的技術問題關系不太密切的單元引入,這并不表明上述設備實施方式并不存在其它的單元。

需要說明的是,在本專利的權利要求書和說明書中,諸如第一和第二等之類的關系術語僅僅用來將一個實體或者操作與另一個實體或操作區分開來,而不一定要求或者暗示這些實體或操作之間存在任何這種實際的關系或者順序。而且,術語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含,從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設備不僅包括那些要素,而且還包括沒有明確列出的其他要素,或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下,由語句“包括一個”限定的要素,并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設備中還存在另外的相同要素。本專利的權利要求書和說明書中,如果提到根據某要素執行某行為,則是指至少根據該要素執行該行為的意思,其中包括了兩種情況:僅根據該要素執行該行為、和根據該要素和其它要素執行該行為。

雖然通過參照本發明的某些優選實施方式,已經對本發明進行了圖示和描述,但本領域的普通技術人員應該明白,可以在形式上和細節上對其作各種改變,而不偏離本發明的精神和范圍。

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