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L'outil AI aidera les parents à différencier les cris de bébé

L'outil AI aidera les parents à différencier les cris de bébé

Comme la plupart des parents le savent déjà, faire la différence entre les cris de nourriture d'un bébé, la fatigue, l'humidité ou s'il a simplement besoin de soins et d'attention, peut être un véritable jeu de devinettes. Beaucoup de gens passent par ces mouvements, mais peu les maîtrisent vraiment.

Ce qui peut être encore plus délicat, c'est de savoir quand un bébé, qui ne compte que sur ses mouvements du visage et pleure pour communiquer, devient ou est déjà malade.

C'est là qu'intervient un groupe de chercheurs aux États-Unis. Ils ont créé une nouvelle méthode d'intelligence artificielle (IA) qui permet d'identifier et de distinguer les cris réguliers et les cris de détresse - par exemple en raison de la maladie d'un nourrisson.

Le rêve de tous les parents!

Un algorithme pour aider les parents à distinguer les signaux des pleurs de bébé.

Non seulement cela aidera les parents à la maison à savoir rapidement ce dont leur bébé a besoin, mais cela promet également d'être utile dans les environnements de soins de santé. Les médecins peuvent également utiliser l'appareil pour discerner les cris des enfants malades.

Avec l'expérience, les travailleurs de la santé et les parents peuvent dire assez facilement et avec précision ce dont un bébé a besoin en fonction du son qu'il émet lorsqu'il pleure.

Certes, les cris de tous les bébés sont uniques; cependant, ils partagent toujours des caractéristiques communes lorsque le problème est le même - par exemple si un bébé a la colique.

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Cependant, lorsqu'il s'agit de nouveaux parents, et lorsque le temps est critique, l'identification des modèles cachés dans le signal de cri peut être un défi majeur.

C'est là que le dispositif AI peut aider à accélérer et à faciliter le processus.

Comment fonctionne le dispositif AI?

Un algorithme spécifique basé sur la reconnaissance automatique de la parole est utilisé dans la nouvelle recherche. L'algorithme détecte et reconnaît les différentes caractéristiques des pleurs d'un bébé.

L'équipe de recherche a utilisé la détection compressée pour analyser et classer ces signaux, ce qui a aidé à traiter efficacement la quantité de données.

La détection compressée est un processus qui reconstruit un signal basé sur peu de données et est particulièrement utile lorsque les sons sont enregistrés dans des environnements bruyants, l'espace typique où les bébés pleurent.

Cette recherche a été publiée dans le numéro de mai deJournal IEEE / CAA d'Automatica Sinica (JAS), une publication conjointe de l'IEEE et de l'Association chinoise de l'automatisation.

Les chercheurs ont conçu un algorithme qui différencie les cris critiques et non critiques des bébés dans des environnements bruyants.

Lichuan Liu, professeur agrégé et auteur et directeur de la recherche, déclare: "Comme un langage spécial, il y a beaucoup d'informations liées à la santé dans divers sons de cri. Les différences entre les signaux sonores véhiculent en fait l'information. Ces différences sont représentées par différentes caractéristiques des signaux de cri. Pour reconnaître et exploiter les informations, nous devons extraire les caractéristiques et ensuite obtenir les informations qu'elles contiennent. "

L'espoir pour l'avenir est que ces résultats pourraient être appliqués à un certain nombre de situations de soins médicaux où l'expérience est fortement invoquée.

«Les objectifs ultimes sont des bébés en meilleure santé et moins de pression sur les parents et les soignants», dit Liu.

«Nous recherchons des collaborations avec des hôpitaux et des centres de recherche médicale pour obtenir davantage de données et de scénarios d'exigences, et nous espérons pouvoir disposer de certains produits pour la pratique clinique», ajoute-t-elle.


Voir la vidéo: Décrypter les pleurs de mon bébé - La Maison des maternelles #LMDM (Novembre 2021).