Baby cries, simplified.

ChatterBaby™ compare les sons de votre bébé avec ceux de notre base de données pour prédire pourquoi votre enfant pleurs. 

Grâce à  l’aide de l’intelligence artificielle, notre algorithm prédit avec 90% de sûreté si votre bébé pleurs ou pas, et identifie correctement 90% de pleurs liés à la douleur.

COMMENT ÇA FONCTIONNE  

 

 

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Science

Un assessment précis de la douleur chez les bébés est un obstacle unique et d’une grande importance. L’oreille humaine parvient à interpréter une multitude de sons, mais ChatterBaby™ arrive à différencier des caractères spécifiques grâce à notre algorithm ChatterBaby™ sur nos serveurs de UCLA. À l’aide de l’apprentissage par machine, ChatterBaby™ est capable de s’adapter et de s'améliorer pour pouvoir mieux identifier les pleurs de votre bébé d’une façon plus précise en les comparant aux pleurs dans notre base de donnée.


Un assessment précis de la douleur chez les bébés est un obstacle unique et d’une grande importance. L’oreille humaine parvient à interpréter une multitude de sons, mais ChatterBaby™ arrive à différencier des caractères spécifiques grâce à notre algorithm ChatterBaby™ sur nos serveurs de UCLA. À l’aide de l’apprentissage par machine, ChatterBaby™ est capable de s’adapter et de s'améliorer pour pouvoir mieux identifier les pleurs de votre bébé d’une façon plus précise en les comparant aux pleurs dans notre base de donnée.

Actuellement, nos modèles prédisent seulement trois états ( faim, douleur, agitation) parce que ces derniers ne sont pas dépendant du développement de l’enfant, et possèdent des motifs acoustiques récurrents chez les nouveaux-nés et les bébés plus âgés.

Un bébé de 6 aura moins de chance d’être angoissé par la séparation, mais aura souvent faim toutes les 45 minutes quand il est nourri en groupe. Des caractéristiques telle que la duration des pleurs, leurs ampleurs, et la quantité de silence entre chaque pleur (voir les graphiques!) sont parmis les milliers de caractéristiques acoustiques utilisées par notre algorithme pour prédire de quel type de pleur il s’agit. En prenant compte des ces caractéristiques, ChatterBaby™ analyze et prédit de façon précise ce qui cause ces types de pleurs– en effet, ChatterBaby à déjà identifié des pleurs de nature douloureuse pour plus de 90% des enregistrement de bébés se faisant vaccinés.

Votre bébé a une voix unique.   Nous réalisons et mettons à jour régulièrement nos algorithms avec de nouvelles données, ce qui veut dire que si vous nous envoyés les données de votre bébé, nous pouvons ajuster notre algorithme pour votre enfant. Si vous souhaitez que nos futurs algorithms soient mieux accordés à votre bébé, veuillez nous envoyer une vidéo ou un extrait audio de votre bébé lorsqu’il pleurs, balbutie,, ou rigole, et soyez sûre d’indiquer son âge en mois à travers notre Formulaire de Donation. Pourquoi votre bébé pleurs-t il? En alimentant ChatterBaby de vos données, notre algorithme peut “apprendre” a reconnaître les caractéristiques acoustiques propres à   votre bébé et ainsi améliorer sa prédiction la prochaine fois qu’il entend votre bébé. Avant de nous envoyer vos données, veuillez consulter notre Formulaire de Consentement ainsi que la Politique de Confidentialité .

DONNÉES 

 

THE IMPORTANCE OF TALKING TO YOUR BABY 

 

DATA

Données

Quand vous enregistrez les pleurs de votre bébé dans l’application ChatterBaby™, ce dernier envoie ces pleurs jusqu’à nos serveurs afin de supprimer le plus de bruit de fond possible pour mieux analyser les pleurs. La plupart du temps, les chercheurs n’écoutent pas à ces données- seuls les machines le font!

Les serveurs transmettent les pleurs jusqu’à l’algorithme de ChatterBaby™ et les sauvegardent pour de futures utilisations et recherches .

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Nous retirons le plus d’information personnel possible des dossiers audio pour pouvoir mieux se concentrer sur l'audio du bébé. De plus, ce sont nos algorithmes et non-pas des humains qui analysent les pleurs! Veuillez consulter notre page de  Questions Fréquemment Posées (FAQ) pour plus d’information.

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NOTRE RECHERCHE

Recherches

ChatterBaby™ est un projet à UCLA inspiré par Dr. Ariana Anderson, mère de quatres et professeure à l'Institut Semel de Science Neurologique et de comportement humain à UCLA.

Né à UCLA Coder pour la Mission, ChatterBaby™ à originalement été conçu pour substituer les sons infantiles avec des identifiants pour aider les parents sourds à comprendre les pleurs de leurs bébés pour qu’ils puissent agir de manière approprié pour leurs venir en aide.

Aujourd’hui, l’application a pour but de guider des parents à mieux comprendre leurs bébés, et donc par conséquence à aider les chercheurs à UCLA à comprendre comment ces pleurs affectent les bébés eux-mêmes. À travers les questionnaires et les enregistrements de leurs bébés envoyés par les parents par l’application ChatterBaby™, des chercheurs à UCLA s’en servent pour effectuer des recherches approfondies pour savoir si les pleurs des bébés peuvent affecter la chance de développement d’autisme.

Pour plus d’information sur nos chercheurs, rencontrez l'équipe! Pour en savoir plus sur le sujet de l’application ChatterBaby™, veuillez voir nos Questions Fréquemment Posées (FAQ).

 

NOTRE EQUIPE