AI能翻译婴儿语言吗?

26岁的王小强刚做爸爸,他还沉浸在初为人父的喜悦中。但是,当婴儿开始哭闹时他就没辙了,孩子到底是饿了、尿湿了还是哪里不舒服?

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正常婴儿在两周大时,每天约哭闹1.5小时;出生后第6周,平均每天哭闹2.5小时;到3个月时,正常婴儿哭闹的时间减少到每天1小时。婴儿每天都在哭泣,理解“婴语”对父母而言很难。

美国的Ariana Anderson博士也是如此。她是4个孩子的母亲,在抚养前两个孩子时,她常常搞不懂孩子大哭的原因,直到抚养第3个孩子时她才能轻松地理解孩子哭声背后的意义。基于这种经历,她研发了一款用算法理解婴儿哭声的“婴语”翻译App——Chatterbaby。

“婴语”难理解,AI当自强

婴儿哭闹的原因很复杂,一般分为生理性哭闹和病理性哭闹。生理性哭闹常见的原因有饥饿、排尿、排便、疲倦困乏、生活规律紊乱、衣着不适、出牙,要求或欲望未得到满足。病理性哭闹常见的原因有维生素D缺乏性佝偻病、感染性疾病、腹痛、猫叫综合征、维生素A或维生素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经常遇到的难题,这也从侧面解释新生儿父母要正确理解婴儿的哭声有多难。

很多团队对婴儿哭声做过相关研究,各团队都表示他们的产品可理解95%以上的宝宝哭的原因、准确度比人高3倍等,但是至今我们并没有看到具体的产品。Chatterbaby通过收集婴儿在不同感受下的哭声,并通过机器学习对这些哭声频率和特征进行分析学习,从而告知父母他们的孩子为什么而哭。现阶段,这个App可以分辨孩子的哭泣是因为饥饿、烦躁还是疼痛。

布朗大学风险儿童研究中心的心理学家Stephen Sheinkopf认为,婴儿的哭声中确实隐藏着许多神经学线索,尤其是在哭声的声调、声量、共鸣等声学特征中,这些特征能被量化和可视化。但是仅通过声音对婴儿进行检测显然不够,将声音、行为和其他生理数据整合进一个模型,无疑会比通过单一的声音特征检测准确得多。

2018年3月31日,阿里云发布了一款“婴语”贴纸。这款贴纸无毒无味,形状近似便利贴,轻贴在婴儿任何部位即可运行。对于0~1岁的宝宝,它的识别准确率达到了95%,能够轻易识别婴儿的30多种行为,如饥饿、疲倦、害怕、开心、撒娇等。

这款产品依托阿里云物联网IOT套件、AI智能语音分析、生物识别反馈系统、情绪建模等,通过App实时对宝宝的哭声进行分析与反馈。贴纸不仅可以检测婴儿哭声的分贝与尖锐程度,还可以对心率或体温等进行检测。

这些依托AI的“婴语”翻译机似乎给奶爸奶妈们带来了福音。对经验少的父母而言,“婴语”翻译机在早期无疑会派上用场。但随着宝宝逐渐适应周围环境,“婴语”翻译机的准确率会下降。此外,依然有一些我们不得不面对的问题。

路漫漫其修远兮,“婴语”与AI相互求索

AI现阶段的发展依然还处于“婴幼儿”阶段,那么让AI服务于婴儿还有哪些问题呢?

1. 技术未满,能用而已

从某种程度上来说,识别婴儿的生理性哭闹可能较为容易,但是识别病理性哭闹可能就没那么简单了。将哭闹不休的婴儿带到儿科,医生也要通过各种检测才敢下定论,测体温和量心率并不能作为依据。

而且,一旦“婴语”翻译机将病理性哭闹误诊为生理性哭闹,会耽误最佳的治疗时间,其后果不堪设想。

这并不是类似于普通消费升级的产品,可以通过不断迭代来优化产品性能。这是一项容错率非常小的技术,一旦出错,就会引发悲剧。

2. 先看手机还是先看孩子

有专家认为,手机在发射微波的同时也存在“极低频磁场”。由于婴儿的头骨较薄且不完整,脑部发展不完善,如果婴儿接触手机太多,那么会对身体造成影响,可能导致癌症、神经及发展障碍等。且不论这种说法是否有骇人听闻的嫌疑,但是绝大分父母都不愿意冒这样一个风险。那么,面对婴儿哭泣,父母该怎么办?

是先去抱小孩还是先看手机?

如果是两代人同时照看婴儿,先看手机无疑会引起家庭纠纷。一般人的反应是先哄孩子,然后抱着孩子看手机。

那么,通过声音辨别疾病就只能这样了吗?

可能不适合用声音确诊某些婴儿的病理性哭闹,但可以通过声音识别疾病,甚至它还适用于成人预防一些难以治愈或不易发现的疾病。

现有研究结果表明,人的声音变低哑可能是因为胃酸反流;如果患了慢性鼻窦炎,则会出现鼻塞一样的声音;人的声音变得低沉很可能是得了甲状腺疾病;人的声音变得没有起伏,很可能是患了帕金森病。

美国麻省理工学院的李特博士近年来就在研究这一课题——利用声音诊断帕金森病。现有医学研究表明,人类患帕金森病是因为大脑中脑部位的神经细胞发生了变性死亡,这种细胞死亡带来的症状是肢体颤抖。此外,没有更多新的进展,至于如何治愈帕金森病更是无从说起。

相比于化验的检测方法,这种方法极大地减少了对人身体的接触,李特通过大量的数据分析,建立起一套声音分析系统。只要留下30秒左右的录音,就能让计算机自己判断人患病与否,实验室阶段准确率高达99%。

这项技术最终可以帮助李特客观地掌握症状的进展情况,从而可以更有效地控制用药量,甚至准确确定吃药时间。

Chatterbaby的另一大目的就是通过哭声来诊断不同类型的自闭症。医学界和教育界都认为,自闭症越早发现越好。如果在早期对这些孩子的特殊需求进行满足与鼓励,就会增加他们最终成长为正常人的概率。可惜的是,患上自闭症的孩子往往在多年后才会被确诊。

权威数据表明,我国已确诊自闭症患病人数在1000万以上,而0~14岁的儿童患者已经超过200万人,并以每年20多万人的速度增长。如果通过一项简单的指标就能对孩子的发展做出预测,那么这无疑是一项值得推广的技术。

现阶段的AI显然不能解决所有问题。不过只要AI能解决一部分问题,提升解决问题的效率,就可以发挥其应用价值。毕竟这项技术对于大多数年轻父母来说,不失为一种安慰剂。

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