تعد هذه الطريقة الموضحة في (IEEE / CAA Journal of Automatica Sinica (JAS ، بأن تكون مفيدة للآباء والأمهات في المنزل وكذلك في مرافق الرعاية الصحية حيث قد يستخدمها الأطباء لتمييز الصرخات بين الأطفال المرضى.
يمكن للعاملين ذوي الخبرة في مجال الرعاية الصحية والآباء المتمرسين التمييز بدقة بين احتياجات الطفل الكثيرة بناءً على أصوات البكاء التي يصدرها.
قال باحثون من جامعة إلينوي الشمالية في الولايات المتحدة إنه على الرغم من أن صرخة كل طفل فريدة من نوعها إلا أنها تشترك في بعض السمات الشائعة عندما تنجم عن نفس الأسباب.
لقد كان تحديد الأنماط الخفية في إشارة البكاء تحديًا كبيرًا وقد ثبت الآن أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي هي الحل المناسب في هذا السياق.
يستخدم البحث الجديد خوارزمية محددة تستند إلى التعرف التلقائي على الكلام للكشف عن ميزات صرخات الأطفال والتعرف عليها.
من أجل تحليل هذه الإشارات وتصنيفها استخدم الفريق الاستشعار المضغوط كوسيلة لمعالجة البيانات الكبيرة بكفاءة أكبر.
الاستشعار عن بعد هو عبارة عن عملية تعيد بناء الإشارة بناءً على بيانات متفرقة وتكون مفيدة بشكل خاص عندما يتم تسجيل الأصوات في البيئات الصاخبة والتي تحدث فيها عادةً صرخات الأطفال.
صمم الباحثون خوارزمية جديدة للتعرف على لغة البكاء والتي يمكن أن تميز معاني كل من إشارات صرخة طبيعية وغير طبيعية في بيئة صاخبة.
الخوارزمية مستقلة عن الحامل الفردي ، مما يعني أنه يمكن استخدامها بمعنى أوسع في السيناريوهات العملية كوسيلة للتعرف على ميزات البكاء المختلفة وتصنيفها وفهم أفضل لسبب بكاء الأطفال ومدى إلحاحها.
وقال ليتشوان ليو ، أستاذ مشارك في جامعة إلينوي الشمالية
"مثل اللغة الخاصة ، هناك الكثير من المعلومات المتعلقة بالصحة في أصوات صرخة مختلفة. الاختلافات بين الإشارات الصوتية تحمل بالفعل المعلومات".وقال:
"هذه الاختلافات تتمثل في ميزات مختلفة من إشارات البكاء. من أجل التعرف على المعلومات والاستفادة منها ، يتعين علينا استخراج الميزات ثم الحصول على المعلومات الموجودة فيها".ويأمل الباحثون في أن تكون نتائج دراستهم قابلة للتطبيق على العديد من ظروف الرعاية الطبية الأخرى التي يعتمد فيها اتخاذ القرارات اعتمادًا كبيرًا على الخبرة.
وقال:
"الأهداف النهائية هي صحة الأطفال تقليل الضغط على الأهل ومقدمي الرعاية".