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申请/专利权人：杭州觅睿科技股份有限公司

摘要：本申请提供了一种婴儿哭声的检测翻译方法及系统，属于语音识别技术领域，包括：采集婴儿所处环境的毫米波雷达信号，基于毫米波雷达信号进行频率和振幅的参数计算，将计算结果与预设哭声参数区间进行比对，得到婴儿的第一哭声类型；获取婴儿所处环境的样本音频数据，训练后得到语音翻译优化模型；采集婴儿所处环境的音频数据，将音频数据提取频谱特征后代入语音翻译优化模型中计算，得到婴儿的第二哭声类型；结合第一哭声类型和第二哭声类型进行综合分析，得到检测翻译结果。本方案不仅能准确检测出哭声，还能翻译婴儿哭泣原因，具有很强的抗干扰能力，能有效降低算法误检和漏检，给出婴儿实时需求。

主权项：1.一种婴儿哭声的检测翻译方法，其特征在于，包括：采集婴儿所处环境的毫米波雷达信号，基于毫米波雷达信号进行频率和振幅的参数计算，将计算得到的参数与预设哭声参数区间进行比对，得到婴儿的第一哭声类型，预设哭声参数区间的建立过程具体为：获取婴儿所处环境的样本毫米波雷达信号；对样本毫米波雷达信号进行快速傅立叶变换，得到距离维度上的频谱图，通过搜索距离门，在每一帧周期内提取一次相位，循环发射N个帧，得到相位随帧数的取值变化，利用相位解缠绕进行相位展开，对展开的相位进行相位差运算，得到初始相位，其中N为自然数；根据婴儿的心跳频率和呼吸频率的不同，利用带通滤波器将相位变化所形成的频率值进行滤波区分，对相位信号进行快速傅立叶变换，依据峰值大小和谐波特征，得到N个帧时间内对应的呼吸频率和心跳频率；样本毫米波雷达信号包括无婴儿信号、有婴儿未哭泣信号、婴儿饿了哭声信号、婴儿困了哭声信号、婴儿疼痛哭声信号、婴儿不舒服哭声信号和婴儿打嗝哭声信号，通过公式st＝Ahsinfht+φ+Absinfbt+φ对样本毫米波雷达信号中不同信号类型的频率和振幅的区间范围进行统计，汇总后得到预设哭声参数区间，其中st表示正弦信号，fh表示呼吸频率，fb表示心跳频率，Ah表示心跳振幅，Ab表示呼吸振幅，φ表示初始相位；获取婴儿所处环境的样本音频数据，样本音频数据包括带标签强样本数据集和无标签弱样本数据集，提取无标签弱样本数据集的频谱特征代入transformer网络中进行模型的自学习预训练，得到预训练模型，提取带标签强样本数据集的频谱特征对预训练模型进行模型的微调训练，得到语音翻译优化模型；采集婴儿所处环境的音频数据，将音频数据提取频谱特征后代入语音翻译优化模型中计算，得到婴儿的第二哭声类型；结合第一哭声类型和第二哭声类型进行综合分析，得到检测翻译结果。

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