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[發明專利]一種便攜式嬰兒啼哭聲識別器及其識別方法有效

專利信息
申請號: 201710787725.3 申請日: 2017-09-04
公開(公告)號: CN107564541B 公開(公告)日: 2018-11-02
發明(設計)人: 周燕莉;周明 申請(專利權)人: 南方醫科大學南方醫院
主分類號: G10L25/51 分類號: G10L25/51;G10L25/72;G10L25/24;G06K9/00
代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205 代理人: 鄭澤萍;胡輝
地址: 510515 廣東省*** 國省代碼: 廣東;44
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 便攜式 嬰兒 啼哭 識別 及其 方法
【權利要求書】:

1.一種便攜式嬰兒啼哭聲識別器,其特征在于,包括本體、設置在本體上的顯示模塊、提示模塊、用于采集嬰兒的啼哭聲信號的聲音傳感器和用于采集嬰兒的動作圖像的圖像傳感器以及設置在本體內的主控電路板,所述主控電路板上設有主控制器、存儲模塊、無線通信模塊和電源模塊,所述顯示模塊和提示模塊設置于醫院的護理站,所述顯示模塊、提示模塊、存儲模塊、無線通信模塊、電源模塊、聲音傳感器和圖像傳感器均與主控制器連接,所述無線通信模塊連接至智能手機、平板電腦或電腦終端,所述存儲模塊存儲有多個指令,所述主控制器用于加載所述多個指令從而執行以下步驟:

實時獲取嬰兒的啼哭聲信號和動作圖像;

對嬰兒啼哭聲信號進行預處理后,計算獲得嬰兒啼哭聲信號的反向梅爾頻率倒譜系數,并對反向梅爾頻率倒譜系數進行離散化處理,得到反向梅爾頻率倒譜系數的離散值;

根據預設的基于貝葉斯分類算法建立的嬰兒哭聲識別模型,對反向梅爾頻率倒譜系數的離散值進行分類處理,從而識別出該嬰兒啼哭聲信號所對應的哭聲狀態;

基于預設的動作行為數據庫,采用實時獲取的嬰兒動作圖像校驗從嬰兒啼哭聲信號識別獲得的哭聲狀態;

基于校驗后的哭聲狀態,發出對應的提示信號,同時通知智能手機、平板電腦或電腦終端;

所述哭聲狀態包括以下狀態中的任一種:饑餓、困倦、需要拍嗝、腸痙攣和不舒適。

2.根據權利要求1所述的一種便攜式嬰兒啼哭聲識別器,其特征在于,所述提示模塊采用蜂鳴器和閃爍提示指示燈。

3.根據權利要求1所述的一種便攜式嬰兒啼哭聲識別器,其特征在于,所述無線通信模塊采用藍牙通信模塊、wifi通信模塊或Zig-Bee通信模塊。

4.一種便攜式嬰兒啼哭聲識別器的識別方法,其特征在于,包括以下步驟:

實時獲取嬰兒的啼哭聲信號和動作圖像;

對嬰兒啼哭聲信號進行預處理后,計算獲得嬰兒啼哭聲信號的反向梅爾頻率倒譜系數,并對反向梅爾頻率倒譜系數進行離散化處理,得到反向梅爾頻率倒譜系數的離散值;

根據預設的基于貝葉斯分類算法建立的嬰兒哭聲識別模型,對反向梅爾頻率倒譜系數的離散值進行分類處理,從而識別出該嬰兒啼哭聲信號所對應的哭聲狀態;

基于預設的動作行為數據庫,采用實時獲取的嬰兒動作圖像校驗從嬰兒啼哭聲信號識別獲得的哭聲狀態;

基于校驗后的哭聲狀態,發出對應的提示信號,同時通知智能手機、平板電腦或電腦終端;

還包括建立哭聲識別模型這一步驟,其包括步驟:

獲取多個嬰兒啼哭聲樣本信號,并標注每個嬰兒啼哭聲樣本信號所對應的哭聲狀態;

對每個嬰兒啼哭聲樣本信號進行預處理后,計算獲得嬰兒啼哭聲樣本信號的反向梅爾頻率倒譜系數,并對反向梅爾頻率倒譜系數進行離散化處理,得到反向梅爾頻率倒譜系數的離散值;

建立樣本數據庫,記錄下每個嬰兒啼哭聲樣本信號所對應的哭聲狀態、反向梅爾頻率倒譜系數的離散值;

利用貝葉斯分類算法對樣本數據庫進行處理后,建立貝葉斯分類模型,并將貝葉斯分類模型作為嬰兒哭聲識別模型。

5.根據權利要求4所述的一種便攜式嬰兒啼哭聲識別器的識別方法,其特征在于,所述利用貝葉斯分類算法對樣本數據庫進行處理后,建立貝葉斯分類模型,并將貝葉斯分類模型作為嬰兒哭聲識別模型這一步驟,具體包括步驟:

統計樣本數據庫中每個哭聲狀態所對應的嬰說兒啼哭聲樣本信號的數量,進而計算樣本數據庫中每個哭聲狀態的統計概率;

統計每個哭聲狀態下的每個反向梅爾頻率倒譜系數的離散值所對應的嬰兒啼哭聲樣本信號的數量,進而計算每個哭聲狀態下的每個反向梅爾頻率倒譜系數的離散值的條件概率;

將計算得到的各個統計概率和條件概率作為貝葉斯分類模型的參數,建立貝葉斯分類模型,并將貝葉斯分類模型作為嬰兒哭聲識別模型。

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