Cuando mi niño de 8 meses llora, le pregunto si tiene hambre, está mojado o solo necesita un abrazo.
"Babububuu", dice.
Lo que necesito es un traductor de llanto de bebé. Y eso es justo lo que un equipo de investigadores dice que han desarrollado.
"Las enfermeras o los pediatras con experiencia pueden identificar por qué un bebé está llorando porque tienen experiencia", dice Lichuan Liu, profesora de ingeniería eléctrica en la Universidad del Norte de Illinois, quien realizó la investigación en el Laboratorio de procesamiento de señales digitales, donde es directora. "Hablamos con ellos y mencionaron que, según el sonido del grito, hay algunas pistas".
Entonces, Liu se propuso identificar las características de los gritos que pueden ayudar a marcarlos como expresiones de dolor o incomodidad. Estas características incluyen diferencias en tono y frecuencia. Luego, el equipo desarrolló un algoritmo basado en el reconocimiento automático de voz para detectar e identificar estas características. Este "algoritmo de reconocimiento de lenguaje de llanto" fue entrenado en grabaciones de llantos de bebés tomados de la unidad de cuidados intensivos neonatales de un hospital. Utiliza detección comprimida, un proceso que reconstruye una señal basada en datos incompletos, que es necesaria para identificar los sonidos que tienen lugar en entornos ruidosos. Puede identificar un llanto de un bebé en un contexto de, por ejemplo, el habla de un adulto o los ruidos fuertes de televisión o balbuceando a los niños pequeños, es decir, los entornos reales donde viven los bebés. Al clasificar diferentes características del llanto, como el tono, el algoritmo puede sugerir si el llanto se debe a una enfermedad o dolor, e identificar el grado de urgencia.
El equipo había experimentado que los proveedores de atención pediátrica evaluaban 48 grabaciones de llanto de bebés en busca de una causa probable de llanto: hambre, cansancio, dolor por gases, etc. Luego las compararon con las evaluaciones del algoritmo. El algoritmo estuvo de acuerdo con los humanos el 70 por ciento de las veces.
Liu espera asociarse con la industria para desarrollar una máquina de reconocimiento de llanto de bebés para nuevos padres. Ella y su equipo han solicitado una patente sobre su tecnología.
"Se puede entender por qué llora [el bebé] y utilizar técnicas apropiadas para calmar a su bebé", dice ella. "Entonces, si es algo realmente especial, puedes entender que tal vez sea una emergencia".
Las llamadas "señales de llanto poco comunes", signos de dolor o enfermedad, a menudo son muy agudas y muy fuertes en comparación con el llanto común, dice Liu. Identificar estos gritos también podría ser útil en un entorno hospitalario, para ayudar a los médicos y enfermeras a determinar rápidamente qué bebés necesitan atención inmediata. Los gritos también se pueden usar como herramientas de diagnóstico preliminares para problemas como anomalías cromosómicas, o simplemente para identificar problemas comunes como el cólico. La investigación fue publicada el mes pasado en la revista IEEE / CAA Journal of Automatica Sinica .
Desarrollar IA para detectar emociones humanas es un desafío, dice Julia Rayz, profesora de informática y tecnología de la información en la Universidad de Purdue, donde estudia la comunicación humano-computadora.
"Piensa en lo difícil que es para un humano reconocer emociones en alguien que no conoce", dice ella. “Compáralo con lo fácil que es reconocer una emoción cuando conocemos a una persona. Una computadora tiene que pensar lo mismo, excepto que generalmente generaliza la información entre las poblaciones. Entonces, para alguien que parece estar sonriendo en su fase neutral, una computadora puede decir que la cara de la persona muestra una sonrisa genuina, correlación con la felicidad, mientras que no es cierto. Lo mismo con la infelicidad.
Liu y su equipo continúan entrenando la tecnología para una mayor precisión. También planean agregar más funciones, como la capacidad de identificar y clasificar movimientos y expresiones faciales. Esto podría ayudar a dar una lectura más detallada del estado emocional y físico de un bebé. También esperan comenzar las pruebas en humanos; Hasta ahora, el algoritmo solo se ha probado en gritos registrados.
"Mis hijos tienen 10 y 4 años, así que ya no son bebés, pero todavía lo recuerdo", dice Liu. "Entonces, si hay algo que pueda hacer para ayudar a los nuevos padres como mi esposo y yo ... Realmente queremos que este sea un producto real que las personas puedan usar cuando lo necesiten".
