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申请/专利权人:山东第一医科大学附属省立医院(山东省立医院)
摘要:本发明涉及一种婴儿哭声识别护理方法、系统及存储介质,涉及婴儿哭声识别技术领域。本申请采集婴儿护理场景内的声音序列;处理声音序列获得相应的对数梅尔谱;取预训练的对数梅尔谱编解码器中的对数梅尔谱编码器作为声音特征提取网络;声音特征提取网络从声音序列的对数梅尔谱中提取声音特征;将声音特征输入到对数梅尔谱编解码器中的掩码卷积得到事件掩码;将事件掩码中哭事件部分输入到预训练的婴儿哭声识别网络得到婴儿哭声所反映目标婴儿情况的概率,根据概率判定发生的目标婴儿情况;根据目标婴儿情况生成护理提示,便于根据哭声反应的婴儿情况针对性护理。
主权项:1.一种婴儿哭声识别护理方法,其特征在于,包括:采集婴儿护理场景内的声音序列,其中,为声音序列的第时段的声音切片;处理声音序列获得相应的对数梅尔谱,表示对数梅尔谱中对应第时段声音切片的片段;取预训练的对数梅尔谱编解码器中的对数梅尔谱编码器作为声音特征提取网络;声音特征提取网络从声音序列的对数梅尔谱中提取声音特征,表示的频域维度,表示的时域维度,为声音切片的时间间隔;将声音特征输入到对数梅尔谱编解码器中的掩码卷积得到对数梅尔谱掩码集,表示第时段的全类型事件的掩码,表示对应第种事件的掩码,表示可识别的事件类型的数量,可识别事件被分为哭事件和背景事件,哭事件被细分为邓斯坦婴儿语言中的婴儿哭声对应的婴儿情况;掩码卷积功能上将背景事件和哭事件特征分离,同时保留哭事件细分特征;将事件掩码中哭事件部分输入到预训练的婴儿哭声识别网络,婴儿哭声识别网络包括TCN-Transformer和分类全连接网络,TCN-Transformer建模哭事件掩码之间的时空关联并输出相应时空融合特征,分类全连接网络根据时空融合特征得到婴儿哭声所反映目标婴儿情况的概率,当概率大于设定的概率阈值时,判定目标婴儿情况发生;根据目标婴儿情况生成护理提示。
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