Llantos de bebes, simplificada.
ChatterBaby™ compara los sonidos de su bebé con los sonidos en nuestra base de datos, prediciendo si y por qué su bebé está llorando.
Con la ayuda de la inteligencia artificial, nuestro algoritmo predice con más del 90% de precisión si su bebé está llorando o no, y correctamente señala más del 90% de los llantos de dolor.
Ciencia
La evaluación precisa del dolor en los bebés es excepcionalmente desafiante y críticamente importante. El oído humano puede interpretar muchos sonidos, pero ChatterBaby™ puede diferenciar características específicas a través de nuestro algoritmo ChatterBaby™ en los servidores de UCLA. A través del aprendizaje automático, ChatterBaby™ puede adaptarse y aprender cómo identificar mejor y con mayor precisión los gritos de su bebé al compararlo con los gritos en nuestra base de datos.
¿Cómo obtuvimos nuestra base de datos cry? En primer lugar, se registraron gritos dolorosos de los bebés que estaban recibiendo vacunas o piercings en las orejas. También se recogieron otros gritos (quisquillosos, hambrientos, ansiedad por separación, cólicos, miedo) y fueron meticulosamente etiquetados por un panel de madres veteranas. Solo los gritos cuyas etiquetas fueron aceptadas universalmente por nuestras madres veteranas se usaron para enseñar nuestro algoritmo, para asegurarnos de que nuestro algoritmo tenga el mismo oído que el "estándar de oro".
Nuestros modelos actuales predicen solo tres estados (hambre, dolor, irritabilidad) porque estos estados no son dependientes del desarrollo y tienen patrones acústicos consistentes para recién nacidos y bebés mayores.
Es poco probable que un bebé de 6 semanas tenga ansiedad por la separación, pero tendrá hambre, a veces cada 45 minutos cuando se alimenta en grupo. Las características acústicas que usamos para predecir qué tipo de grito está ocurriendo incluyen la fuerza, la duración y la cantidad de silencio dentro de un grito (ver gráficos), entre miles de otras características que nuestros algoritmos computan. Al tomar en cuenta estas características, ChatterBaby™ analiza y predice la razón del llanto de manera precisa: de hecho, ChatterBaby ha identificado gritos provocados por el dolor en más del 90% del tiempo mediante grabaciones de bebés que se vacunaron.
La voz de tu bebé es única. Regularmente actualizamos y revisamos nuestros algoritmos con nuevos datos, lo que significa que le asignaremos un nuevo algoritmo a su bebé si nos envía los datos de su bebé. Si desea que nuestros futuros algoritmos estén mejor ajustados para su bebé, envíenos una muestra de video o audio de su bebé llorando, balbuceando o riéndose, y asegúrese de incluir su edad en meses a través de nuestro Formulario de Donación. ¿Por qué llora tu bebé? Si "alimenta" a ChatterBaby con sus datos, nuestro algoritmo "aprenderá" las características acústicas únicas de su bebé y mejorará su predicción la próxima vez que oiga a su bebé. Antes de enviarnos datos, consulte el Formulario de Consentimiento y nuestra Política de Privacidad.
Datos
Cuando graba el llanto de su bebé a través de la aplicación ChatterBaby™ envía el grito a nuestros servidores para eliminar el mayor ruido de fondo posible y centrarse en analizar el llanto. La mayoría de las veces, los investigadores no escuchan los gritos, ¡solo nuestras máquinas lo hacen!
Los servidores ejecutan el grito a través de nuestro algoritmo ChatterBaby™ y lo guardan para futuras investigaciones.
Eliminamos la mayor cantidad de información personal posible de archivos de audio para enfocarse mejor en el audio del bebé, y nuestros algoritmos, no humanos, ¡analizan los gritos! Vea nuestro página de Preguntas Frecuentes para más información.
Nuestra Investigación
ChatterBaby™ es un proyecto inspirado en UCLA Dra. Ariana Anderson, mother of four and professor at the UCLA Semel Institute for Neuroscience and Human Behavior.
Nacido en el Código para la Misión de UCLA, ChatterBaby™ se diseñó originalmente para sustituir el sonido infantil con estados etiquetados, inicialmente destinado a ayudar a los padres sordos a comprender los llantos de sus bebés para que pudieran actuar de manera adecuada a las señales vocales de sus bebés y niños pequeños.
La aplicación ahora tiene como objetivo ayudar a los padres a comprender mejor a sus bebés y, a su vez, ayudar a los investigadores de la UCLA a comprender cómo los gritos afectan a los bebés. A través de la encuesta y las grabaciones que los padres brindan sobre sus bebés en la aplicación ChatterBaby™, los investigadores de la UCLA están utilizando estos datos para realizar investigaciones adicionales sobre cómo los lloros de un bebé pueden afectar su probabilidad de desarrollo y la probabilidad de autismo.
Para obtener más información acerca de nuestros investigadores, ¡conoce al equipo! Para obtener más información sobre la aplicación ChatterBaby™, por favor consulte nuestra página de preguntas frecuentes.
- © 2018 ChatterBabyTM. All rights reserved.
- The research described was supported by NIH/National Center for
Advancing Translational Science (NCATS), the Semel Institute at UCLA,
and the Burroughs Wellcome Fund. UCLA CTSI Grant Number UL1TR000124.
