本文摘要：26岁的王小强刚刚做到爸爸，还沉浸于在初为人父的喜乐中，怎么看怎么讨厌，拿着手机噼里啪啦一顿内乱拍电影，亲亲脚亲临死前。但是，当婴儿开始哭闹一触即发时他就完全没辙了，究竟是吃饱了、尿湿了还是哪里不难受……长时间婴儿在2周大时，每天大约哭闹1.5小时；出生于后第6周，则平均值每天约2.5小时；到3个月时，长时间婴儿哭闹的时间增加到每天1小时。婴儿每天都在流泪，如何懂婴语毫无疑问是对新生父母的众多考验。

26岁的王小强刚刚做到爸爸，还沉浸于在初为人父的喜乐中，怎么看怎么讨厌，拿着手机噼里啪啦一顿内乱拍电影，亲亲脚亲临死前。但是，当婴儿开始哭闹一触即发时他就完全没辙了，究竟是吃饱了、尿湿了还是哪里不难受……长时间婴儿在2周大时，每天大约哭闹1.5小时；出生于后第6周，则平均值每天约2.5小时；到3个月时，长时间婴儿哭闹的时间增加到每天1小时。婴儿每天都在流泪，如何懂婴语毫无疑问是对新生父母的众多考验。

美国的ArianaAnderson博士也是如此，她是4个孩子的母亲，养育前2个孩子时，她经常搞不懂孩子痛哭的原因，直到养育第3个孩子时才能精彩辨识孩子哭声背后的意义，基于这种经历，她研发了一款用算法解读婴儿哭声的婴语翻译成APP——Chatterbaby。婴语无以解读AI当自强婴儿哭闹的原因很简单，一般分成生理性哭闹和病理性哭闹。

生理性哭闹少见的原因有饥饿、排便、呕吐、疲惫疲乏、生活规律失调、衣着呼吸困难、出牙，拒绝或性欲并未获得符合；病理性哭闹少见的原因犹如维生素D缺乏性佝偻病、感染性疾病、腹痛、猫叫综合征、维生素A、D中毒及新生儿甲状腺功能亢进症、头痛。区分生理性哭闹和病理性哭闹是儿科医师常常遇上的难题，这也从侧面说明新生父母要正确理解婴儿哭声有多难。美国、日本、台湾都有团队对婴儿哭声做到过涉及研究，各团队都声明可覆盖面积95%以上的宝宝哭啼原因、准确度比人提升3倍等，但是至今并没看见明确的产品，起码在内地没。Chatterbaby通过搜集婴儿在有所不同感觉下的哭声，并通过机器学习对这些哭声频率和特征展开分析自学，从而告诉父母，他们的孩子为什么而大哭。

现阶段，这个APP可以辨别孩子的流泪是因为饥饿、焦躁还是疼痛。图片来自智东西布朗大学风险儿童研究中心的心理学家StephenSheinkopf指出，婴儿的哭声中显然隐蔽着许多神经学线索，特别是在是在哭声的声调、声量、回响等声学特征中，这些特征能被分析和可视化。但是意味着通过声音对婴儿展开检测似乎相比之下不购，将声音、不道德、其他生理数据统合入一个模型，毫无疑问不会比通过单一声音特征检测精确得多。

今年3月31日，阿里云公布了一款婴语贴，据传产品经理是月嫂。这款贴有毒无色，形状近似于便利贴只必须轻贴在婴儿任何部位才可运营，对于0-1岁的宝宝辨识准确率超过了95%。需要只能辨识多种婴儿30多种不道德如：饥饿，疲惫，惧怕，快乐，温柔等不道德。这款产品相结合阿里云物联网IOT套件，AI智能语音分析，生物识别反馈系统，情绪建模等等，通过APP动态对宝宝的哭声展开分析与对系统。

贴不仅可以检测婴儿的哭声的分贝与锐利程度，对心率或体温等也能展开检测。听得上去，这些相结合人工智能的婴语翻译机或许给奶爸奶妈们带给了的福音。对经验较少的父母而言，婴语翻译机在早期毫无疑问不会派上用场。

但随着宝宝渐渐适应环境周围环境，婴语翻译机的准确率不会上升，除此至外，仍然有一些被迫面临的问题。路漫漫其修远兮婴语与AI互相求索AI现阶段的发展仍然还是正处于婴幼儿阶段，那么AI服务于婴儿这一问题上究竟还有哪些考量呢？1.技术年满，能用而已或许上来说，辨识婴儿的生理性哭闹有可能更为更容易，但是辨识病理性哭闹有可能就不那么非常简单了。

却是，将哭闹一触即发的小孩带上去儿科，医生也要通过各种检测才不敢下定论，意味着通过测体温量心率并无法作为唯二的依据。而且，一旦“婴语“翻译机将病理性哭闹复发为生理性哭闹，不会耽搁最佳的化疗时间，其后果不言而喻。

这并不是类似于普通消费升级的产品，可以通过大大递归来优化产品性能。这是一项容错亲率十分小的技术，一旦错误有可能就是一个悲剧。必须技术的高度成熟期，否则就变得最为鸡肋。

2.再行看手机还是再行看孩子，这是一个问题有专家（砖家？）指出，手机在升空微波的同时也不存在“近于低频磁场”，由于婴儿的头骨较簿且不原始，脑部发展不完备，如果婴儿认识过于多手机，不会对身体导致影响，有可能导致癌症、神经及发展障碍等。且不论这种众说纷纭否有骇人听闻的指控，但是部份分父母都不不愿冒这样一个风险，因而他们不会将手机放到靠近婴儿的方位，一旦婴儿流泪，父母该怎么办？是再行去抱着小孩还是再行看手机？这一不道德很错综复杂。

如果是两代人同时照料，再行看手机毫无疑问不会引发家庭纠纷。一般人的反应是孩子大哭立马去抱着小孩老是他，然后去抱着他看手机看他怎么了，再行然后注意力又被集中，这似乎不是这一类似场景下理想的交互方式。那么，通过声音分辨疾病就不能这样了吗？它有可能不合适发病某些婴儿的病理性哭闹，但是通过声音辨识疾病，甚至限于于成人防治一些无法医治或容易找到的疾病。现有研究结果表明，声音逆低哑有可能是胃酸反流，当患上了慢性鼻窦炎，则不会经常出现鼻塞一样的声音。

声音显得沙哑很有可能是甲状腺疾病。而声音显得没平缓，很有可能是患上了帕金森症。事实上，美国麻省理工学院的马克斯·李特博士近年来就在研究这一课题——利用声音临床帕金森病。

现有医学研究指出，人类患帕金森病是因为大脑的中脑部位的一群神经细胞再次发生了变性丧生，这种细胞死亡不会带给的症状是肢体发抖，除此之外，没更加多新的进展，至于如何医治堪称无从说起。比起于以致于扎针化验的检测方法，这种方法很大的增加了对人身体的认识，他通过大量数据分析，创建起一套声音分析系统，只要留给30数秒的录音，他就能让电脑自己辨别患病与否，实验室阶段准确率高达99%。这项技术最后可以协助他客观地掌控症状的进展情况，从而可以更加有效地掌控用药量，甚至是精确搞定出院时间。

实质上，Chatterbaby的另外众多目的就是通过哭声来临床有所不同类型的自闭症。医学界和教育界都指出，自闭症越早找到就越好，如果在早期对这些孩子的类似市场需求展开符合与希望，就不会减少他们最后茁壮为正常人的机率。惜的是，患上自闭症谱系障碍的孩子却往往在多年后才不会被发病。

根据权威数据指出我国已发病自闭症患病人数大约在1000万以上，而0-14岁的儿童患者早已多达200万，并以每年20万+的速度在快速增长。如果能通过一项非常简单的指标就能对孩子的发展作出预测，给父母敲打个警钟，这毫无疑问是一项有一点推展的技术。总结事实上以现阶段AI发展阶段，似乎无法搞定所有的问题，只要能搞定一部分，提高解决问题我们的效率，就可以充分发挥其应用于价值，却是这项技术对于大多数像王小强这样的年长父母来说，称得上一种安慰剂。

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