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超简单的婴儿哭声检测实现方案--python版
超简单的婴儿哭声检测实现方案--python版 1. └─audio_data ## 音频文件 ├─mp3 ├─test └─wav ## 训练音频源文件 每个目录代表不同的标签，自己定义和随意增加，cry 目录存放的是婴儿的哭声
56810编辑于 2024-10-10- 来自专栏企鹅号快讯
案例：能否借助AI破译婴儿哭声？
现实中的年轻父母有“辅助破译哭声”的需求么？ 翻了翻各种育儿社区，截了几张图，大家可以换位思考，自行体会下。 b）婴语翻译器 美国、中国台湾、西班牙、日本都有团队做过相关研究，程序通过分析哭声可给出肚子疼、尿布湿、想睡觉等原因。 c）人工智能类 2016年日本First-Ascent公司声称推出了一项以人工智能为基础的技术，可根据婴儿的哭声分析原因，并计划将该技术加入到APP中。 2.1 经验常识 宝宝树这类育儿社区列举出大量听声音搞定哭闹的例子，百度经验中更是详细列举了15种哭声特点、原因以及解决办法，有经验的月嫂通过哭声能快速搞定婴儿——这些都说明：靠声音特征判断很可能OK。 2.2 专业研究 学术界对婴儿哭声含义的研究并不少，最前沿的甚至声称能诊断婴儿是否患有自闭症、脑损伤、神经类疾病和早产相关的疾病。
1.2K80发布于 2018-01-29 - 来自专栏学习之旅
教你做一个哭声声音检测器
MAX_DUR)) # 清场：如果还在录音，先停 try: if mic_info().get("isRecording", False): log("检测到正在录音 rb") as f: return f.read()# -------------------- 主程序 --------------------LABEL_GROUPS = { "哭声 print(f"[拍照] 失败：{e}") if args.qq_target: msg = f"检测到 ", help="YAMNet labels.txt 路径") ap.add_argument("--alarm-group", default="说话", help="用于报警的分组名（例如：哭声 2、在声音检测此基础上，还可以加很多功能，比如检测到哭声就拍照并发送通知到微信。
41210编辑于 2025-12-18 - 来自专栏腾讯云IoT
【IOT迷你赛】婴儿哭声震动IOT监测系统
现在结合AI+传感器+IOT实现一套简易的婴儿看护系统，实现婴儿哭声，温湿度，运动监测。 二：方案 1.哭声方案 1.1采集 语音方案中一般会采用语音芯片，使用STM32的数字麦克风I2S接口，接入CODEC芯片来做语音的采集和输出 ，不过在本方案中，节约成本和考虑功能只需要识别哭声即可， 1.2识别 对采集到的音频信号进行预处理、端点检测、特征提取、模板训练、特征匹配的一些列处理。 语音识别传统和经典方法都使用了ADC->FFT->MFCC特征。 由于时间有限，所以本例子只采用了MFCC+DTW模型匹配 判断哭声的概率。之后优化成高效算法。
2.3K31发布于 2019-08-27 - 来自专栏量子位
程序员奶爸自制AI喂奶检测仪，预判宝宝饿点，不让哭声影响老婆睡眠
最终，通过摄像头+AI算法的组合，他搞出一套婴儿饥饿自动检测系统，能在宝宝真正开始哭之前就及时发现。 Caleb让程序一旦判定宝宝的饥饿可能性达到100%，就给他的手机发送通知。 这样一套系统也不用从头开发，因为现成的人体姿态检测算法已经很成熟。 比如Caleb用到了谷歌开源的MediaPipe，包括完整的全身姿态、面部网格和手部动作检测。 Caleb能做得这么快也是有原因的，目标检测应用的一套开发流程他已经很熟悉了，之前还做过在自家院子里检测狗什么时候拉粑粑。 对于他这种做法，也有人感觉怪怪的。
43020编辑于 2022-07-27 - 来自专栏MixLab科技+设计实验室
幼师虐童，用人工智能灭了她！
需识别出有几个小孩的哭声，判断幼儿的情绪，视频识别虐童动作的等级及倾向。 在市场上，一般号称“婴儿哭声检测”的产品，实际上并不具备真正的识别功能，只是针对声音的强度作检测，任何突然爆发的声音，比如电话铃声，拍巴掌声，大人说话声，都会触发。 相关的产品应用，我收集了这些，以供参考： 声联网-婴儿哭声检测 SDK 婴儿声音检测SDK主要是提供对婴儿哭声事件检测的一套解决方案。 中国台湾云林科技大学开发的这款“婴语”翻译App可以录下婴儿的哭声，并把哭声与数据库中的各种哭声做比较，然后告诉焦急的爸妈宝宝到底需要什么。辨识四种哭声的状态，肚子饿、尿布湿、想睡觉、还有疼痛。 随着更大的数据库和更复杂的挑战的出现，我想这个问题远远还没有到解决的时候，从短时特征的提取到长时时间序列的建模，还有很多工作需要去做，包括后面提到的检测、跟踪、姿态估计”。
1K50发布于 2018-04-17 - 来自专栏程序猿DD
程序员带娃有多“恐怖” ？！
它们并不能检测宝宝的哭声，只是像对讲机一样把声音从声源传到扬声器。父母在不同屋子里活动的时候必须带着扬声器，否则在其他房间 就听不到声音了。 它要能够检测婴儿哭声，并在他开始或停止哭的时候通知我（最好通知发手机上）、或者把哭声记录到仪表盘上、或者做任何我想做的哭声监控。 注意：在这个例子中，我将展示如何使用声音检测识别婴儿的哭声，但也可以检测其他类型的声音（比如警报声或邻居的电钻声），前提是有足够长的时间和足够响亮的声音。 你可能要自己调整这个参数，以尽可能多地捕捉您想要检测的声音并尽量限制任何其他类型的背景音和不相关的谐波。我这里是 250–2500Hz 这个范围就可以检测婴儿哭声了。 我忽略了低于 250Hz 的声音，因为婴儿的哭声不会再这么低的频率上发生，这些声音会扭曲检测。
1.2K20编辑于 2023-04-04 - 来自专栏小詹同学
程序员带娃有多“恐怖” ？！
它们并不能检测宝宝的哭声，只是像对讲机一样把声音从声源传到扬声器。父母在不同屋子里活动的时候必须带着扬声器，否则在其他房间 就听不到声音了。 它要能够检测婴儿哭声，并在他开始或停止哭的时候通知我（最好通知发手机上）、或者把哭声记录到仪表盘上、或者做任何我想做的哭声监控。 注意：在这个例子中，我将展示如何使用声音检测识别婴儿的哭声，但也可以检测其他类型的声音（比如警报声或邻居的电钻声），前提是有足够长的时间和足够响亮的声音。 你可能要自己调整这个参数，以尽可能多地捕捉您想要检测的声音并尽量限制任何其他类型的背景音和不相关的谐波。我这里是 250–2500Hz 这个范围就可以检测婴儿哭声了。 我忽略了低于 250Hz 的声音，因为婴儿的哭声不会再这么低的频率上发生，这些声音会扭曲检测。
1.3K20发布于 2020-12-29 - 来自专栏科技向令说
AI还能开辟营销新格局？爆款营销案例大赏来了！
“数签”模型之所以快且准，核心离不开百度飞桨EasyDL图像-物体检测模型的支持，它是零算法基础定制高精度图像应用AI模型，提供端云多种灵活部署方案。这款AI“神器”到底有多神？ 02 AI婴语翻译， 宝宝哭声智能分析 还在为宝宝哭闹而发愁吗？ 美素佳儿联手百度，使用飞桨EasyDL声音分类模型开发“宝宝不哭”智能安抚小程序， 利用AI技术，从惯用语义、发声、哭声原因等维度，综合分析宝宝哭声背后原因,并根据不同场景播放定制的安抚曲。 “宝宝不哭”智能小程序的使用十分方便，只需长按小分子，收集宝宝哭声5秒，婴语的翻译结果就会以可爱的美素佳儿小分子形象，活泼生动地展现当下宝宝的心理状况， AI智能匹配的音乐将实时帮助宝爸宝妈安抚宝宝，同时辅以详细的文字解读
1.5K20编辑于 2022-09-23 - 来自专栏技术汇总专栏
基于深度学习的婴儿哭声识别 | 从数据预处理到模型训练全流程实战【附源码+数据集】
基于深度学习的婴儿哭声识别|从数据预处理到模型训练全流程实战【附源码+数据集】本文将详细介绍如何使用Python对CrySense婴儿哭声数据集进行完整的预处理流程，包括音频格式统一、采样率标准化、数据增强 一、项目背景与意义1.1为什么需要婴儿哭声识别？对于新手父母来说，理解婴儿的需求是一项巨大的挑战。婴儿通过哭声来表达各种需求，包括饥饿、疼痛、困倦、需要拍嗝等。 智能婴儿哭声识别系统的价值：即时响应：帮助父母快速识别婴儿需求，减少猜测时间⚕️健康监测：及时发现异常哭声，辅助医疗诊断智能监护：集成到婴儿监护设备，实现24小时智能监控数据记录：追踪婴儿行为模式，提供育儿建议 1.2CrySense数据集介绍CrySense数据集是一个精心整理的婴儿哭声音频数据集，包含1,044个标注好的婴儿哭声录音，分为8个情感和身体状态类别：类别文件数量描述hungry382饥饿引起的哭声 过冷或过热引起的哭声scared20恐惧或突然刺激引起的哭声lonely11与照顾者分离引起的哭声数据集特点：音频格式：主要为.wav格式，部分为.3gp、.ogg等采样率：8kHz和44.1kHz两种时长
24910编辑于 2026-02-23 - 来自专栏科技向令说
响铃：进入深水区的母婴行业，AI成了新的催化剂？
比如，知名母婴家庭服务平台宝宝树日前对外宣布，包括独有的婴儿哭声识别在内，其AI应用已取得阶段性成果。很明显，AI将是母婴家庭服务领域下一个竞争赛点。 正如，宝宝树的AI开始应用于婴儿哭声的识别，一定是在过去大量的数据和经验积累之上，白手起家贸然去寻找这么多“哭声”对症训练AI模型，可不那么简单。 宝宝树能够根据用户上传的宝宝哭声以及标记的可能啼哭原因，基于大量的训练数据，分析不同哭声的细微差异，最终形成根据哭声即可准确识别啼哭原因，帮助广大家长自助录制哭声并辅助分析，更好的理解自家宝宝在会说话前的需求表达 宝宝树的婴儿哭声辨别，不只是妈妈的好帮手，对医生而言也十分重要。
46030发布于 2018-08-21 - 来自专栏镁客网
拔刺 | 能否发明以太阳能为动力的汽车？
逻辑可以这么理解： 然后他把哭声再稍微降低以点，变成了很正常的哭，这时妈妈终于恍然大悟，喂他吃的。 小明终于明白，想吃东西，首先需要哭，然后若哭声小，不起作用，需要调大哭声，若哭声过大，会起反作用，需要把哭声再降小一点，就有吃的了。
50530发布于 2018-09-21 - 来自专栏量子位
2500万美元和AI专家！谷歌出钱出人，要用AI做“对社会有益”的事情
比如：用手机App去听婴儿的哭声，防止婴儿窒息；从10万小时的录音中找出鲸鱼的声音，从而发现和保护鲸鱼。 ? △Ubenwa公司：用手机App识别婴儿哭声中的问题 然而，仅仅靠谷歌的力量是无法解决所有问题的。Jeef Dean希望各行各业的人能利用自己的知识结合AI，解决所在领域的问题。 新生儿健康：加拿大Ubenwa公司，创建了一个AI系统分析新生儿的哭声，预测出生时的窒息风险。这是一个手机软件，因此可以很方便地被广大医生使用。
66320发布于 2018-12-06 - 来自专栏小詹同学
人脸检测——笑脸检测
前边已经详细介绍过人脸检测，其实检测类都可以归属于同一类，毕竟换汤不换药！ 无论是人脸检测还是笑脸检测，又或者是opencv3以后版本加入的猫脸检测都是一个原理，用的是detectMultiScale函数，其具体使用参考公众号历史文章中的人脸检测（一）——基于单文档的应用台程序即可 ~ 笑脸检测用的还是那个函数（还是熟悉的味道！） 这里主要分两步来说： 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测 其具体程序如下，可以实现对图片的检测，也可以调用摄像头对采集到的实时图像进行检测，需要完整项目的后台回复关键词 “笑脸检测”即可~ 关键部分程序如下： ?
3.7K70发布于 2018-04-13 - 来自专栏企鹅号快讯
研究人员警示智能音箱等物联网设备存在较多安全问题
会自己发出婴儿犀利哭声的智能音箱： 上月国外某品牌智能音箱的用户在社区反馈称，放在家中的音箱时不时的发出打破盘子或者婴儿犀利的哭声。
808110发布于 2018-01-19 - 来自专栏贾维斯Echo的博客
AI超强语音转文本SenseVoice，本地化部署教程！
模型介绍 SenseVoice专注于高精度多语言语音识别、情感辨识和音频事件检测 多语言识别： 采用超过40万小时数据训练，支持超过50种语言，识别效果上优于Whisper模型。 支持声音事件检测能力，支持音乐、掌声、笑声、哭声、咳嗽、喷嚏等多种常见人机交互事件进行检测。
9.4K12编辑于 2024-09-05 - 来自专栏学海无涯
Combine理论基础
比如`一个宝宝在睡觉，爸爸妈妈不能在一直守候在身边，他们自己处理各自的事情，但是一旦听到宝宝的哭声，他们就去看宝宝。这就是一个典型的观察者模式。 宝宝是被观察者，爸爸妈妈是观察者（也称作订阅者），只要被观察者发出了某些事件比如宝宝哭声就是一个事件，通知到订阅者，订阅者们就可以做相应的处理工作。Combine 的实现基于观察者模式。
1.1K10发布于 2020-02-18 微信域名检测-域名检测-域名安全检测-域名拦截检测
再用微信域名检测接口去检测短网址域名。如果出现拦截，可更换短网址域名重新生成短网址，从而能保证新生产的短网址不会被微信拦截。 接口介绍请求参数名称类型必须说明url String 是 网址可参见接口文档短网址生成可参考这里返回样例// 检测正常{ "code": 200, "msg": "成功", "taskNo": " 41020892700032664119", "charge": true, "data": { "message": "正常", "result": true }}// 检测不正常
35610编辑于 2026-03-06- 来自专栏PaddlePaddle
【目标检测】SSD目标检测
场景文字识别 目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧，让计算机找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别。对于人类来说，目标检测是一个非常简单的任务。 【目标检测】 SSD目标检测 |1. 概述 SSD全称：Single Shot MultiBox Detector，是目标检测领域较新且效果较好的检测算法之一[1]，有着检测速度快且检测精度高的特点。 SSD原理 SSD使用一个卷积神经网络实现“端到端”的检测：输入为原始图像，输出为检测结果，无需借助外部工具或流程进行特征提取、候选框生成等。 共包含4个字段，以tab分割，第一个字段是检测图像路径，第二字段为检测矩形框内类别，第三个字段是置信度，第四个字段是4个坐标值（以空格分割）。
4.9K90发布于 2018-04-02 - 来自专栏院长运维开发
就绪检测&存活检测---实验
检查探针---就绪检测 readinessProbe-httpget 创建资源清单 [root@k8s-master ~]# vim read.yaml apiVersion: v1 kind: Pod Running 0 2m36s yzapp-pod 1/1 Running 19 19h 检查探针---三种存活检测 periodSeconds: 3 意思就是容器创建后会创建一个文件 /tmp/live，然后休眠60秒，然后删除这个文件，然后再休眠6分钟 在创建容器后的一分钟内文件是存在的，然后一分钟后文件删除了，我们检测不到了这个文件 5 timeoutSeconds: 1 tcpSocket: port: 8080 periodSeconds: 3 5秒以后开始检测 ，检测时候发起连接我们的8080端口，但是端口肯定是不通的，然后一秒以后自己知道是失败了，然后重启Pod 创建Pod资源 [root@k8s-master ~]# kubectl create -f liveness-tcp.yaml
90320发布于 2020-11-30
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