L'ordinateur qui montre quand le bébé a faim ou dans la douleur

Un programme informatique, activé par l'intelligence artificielle, est capable d'identifier et de détecter des explications pour montrer aux parents ce que veulent leurs enfants. Le système, développé par des chercheurs de l'IEEE et de l'Association chinoise de l'automatisme, peut révéler si le cri est dû à la faim, la fatigue, la maladie ou la douleur, [...]
Ce système, développé par des chercheurs de l'IEE et de l'Association chinoise de l'automatisme, peut révéler si le cri est dû à la faim, la fatigue, la maladie ou la douleur.
Alors que le cri de chaque enfant est unique, ils partagent certains traits communs quand il résulte des mêmes raisons. L'équipe a utilisé un algorithme basé sur la reconnaissance automatique de la parole pour détecter et reconnaître les caractéristiques et les cris des bébés.
Une nouvelle méthode d'intelligence artificielle est capable d'identifier et de distinguer entre les pleurs d'enfant pour montrer ce qu'ils veulent, ou même dans la douleur. Le système peut révéler si les pleurs sont dus à la faim, à la fatigue ou à la maladie.
Ces signaux sonores sont identifiés par compression, un processus qui reconstitue un son basé sur des données rares, particulièrement utile pour les environnements bruyants.
Les raisons les plus courantes pour pleurer sont la faim, la fatigue, le gaz, une couche sale ou humide, quand ils veulent un câlin, quand ils se sentent très chaud ou très froid, frustration et sursimulation.
Les chercheurs ont créé un algorithme de connaissances linguistiques qui permet de détecter la signification des signaux sonores normaux et anormaux dans un environnement bruyant. L'algorithme recueille les signaux de cris individuels et enregistre l'information.
Cela signifie qu'il peut être utilisé dans un sens plus large dans des scénarios pratiques, comme un moyen de reconnaître et de classer différentes caractéristiques du circuit et de mieux comprendre pourquoi les bébés pleurent et à quel point leurs cris sont urgents.
L'équipe espère que les résultats pourraient s'appliquer à d'autres situations de soins médicaux dans lesquelles la prise de décisions est fondée sur l'expérience.
La recherche a été publiée dans Automatica Sicica (JAS)












