[发明专利]婴儿哭声分析方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种语音分析方法，特别是指一种快速分析及精确辨识的婴儿哭声分析方法及系统。

背景技术

已知婴儿哭声分析方法使用零交点(zero crossing)方法分类，借由脉冲讯号来取样声音，由取样出的强弱讯号之间的关系，和零点相比得到的交错次数，即所谓的哭声周期频率，来判断哭声是否正常，是较简便的方法，但仅能辨识出婴儿哭声的周期频率，无法进一步提供父母其他相关的资讯，例如婴儿哭声的原因。

另有婴儿哭声分析方法使用频谱分析法分类，利用通过傅立叶转换（Fourier Transform）将声音做频率的组成讯号分析，在频谱上去找出每个频率的大小组成，对照在不同哭声原因下可能的频率分布，此方法虽然较为精确地判断出哭声的可能原因，但此系统无法提供适用于不同婴儿，亦无法由使用者对于系统进行修正其类别。

发明内容

本发明的目的是在提供一种快速分析及精确辨识的婴儿哭声分析方法及系统。

本发明的婴儿哭声分析方法是对于婴儿哭声的一数字音频信号进行辨识，该方法包含下列步骤：(a)将该数字音频信号以频谱转换法产生一频谱数据；(b)依据该频谱数据的频率范围分类为一正常模式或一异常模式；(c)若为正常模式，提供一预先建立的时频特征-需求类别的对照表，借此关联出该数字音频信号的时频特征对应的基本需求类别；(d)若为异常模式，提供一训练完成的时频特征-特殊需求类别的神经分类器，并输入该数字音频信号的时频特征至该神经分类器以输出其对应的特殊需求类别。

优选的，本发明的婴儿哭声分析方法还包括下述步骤：(e)提供初步辨识出的特殊需求类别，若婴儿仍持续哭泣一段时间，对于对应的时频特征-特殊需求类别的相关参数进行修正，并以辨识出婴儿不再哭泣的需求类别作为完成修正的依据。

优选的，本发明的婴儿哭声分析方法中，所述步骤(e)的相关参数的调整设定是在与神经分类器配合的一关联数据库排除或新增特殊需求类别，再重新输入该数字音频信号的时频特征至该神经分类器以输出其对应的特殊需求类别。

本发明的婴儿哭声分析系统包含一频谱分析单元、一初始分类器、一判别单元及一神经分类器。

该频谱分析单元将婴儿哭声的一数字音频信号以频谱转换法产生一频谱数据；该初始分类器依据该频谱数据的频率范围分类为一正常模式或一异常模式；该判别单元配合一基本分类数据库，该基本分类数据库建立有一时频特征-需求类别的对照表，若该初始分类器分类为该正常模式时，借由该对照表关联出该数字音频信号的时频特征对应的基本需求类别；该神经分类器配合一时频特征数据库及一关联数据库，且具有一训练完成的时频特征-特殊需求类别的关联程序，若该初始分类器分类为该异常模式时，输入该数字音频信号的时频特征至该关联程序以输出其对应的特殊需求类别。

优选的，本发明的婴儿哭声分析系统还包括一输入单元及一修正单元，该输入单元输入控制指令；该修正单元于提供初步辨识出的特殊需求类别后，若婴儿仍持续哭泣一段时间，依据该输入单元输入的控制指令对于对应的时频特征-特殊需求类别的相关参数进行修正，并以辨识出婴儿不再哭泣的需求类别作为完成修正的依据。

优选的，该输入单元是在该关联数据库排除或新增特殊需求类别，该修正单元是重新输入该数字音频信号的时频特征至该神经分类器以输出其对应的特殊需求类别。

本发明的有益效果在于：利用初始分类区分出正常模式或异常模式，并依据正常模式的哭声以基本需求分类，且依据异常模式的哭声搭配神经辨识，由于一般哭声多数属于正常模式而可快速辨识出来，异常哭声较少发生，但是需要较精确地检测，因此具有快速分析及精确辨识的优点。

附图说明

图1是一系统方块图，说明本发明的婴儿哭声分析系统的较佳实施例；

图2是一流程图，说明本发明的婴儿哭声分析方法的较佳实施例。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明进行详细说明。

参阅图1，本发明的较佳实施例中，是应用于一具有录音功能的电子装置100，电子装置100包括一麦克风11、一模拟数字转换器（Analog-to-Digital Converter;ADC）12、一记录单元13、一婴儿哭声分析系统1及一输出单元4，各元件功能分别介绍如下。