과학

의사 표현이 미숙한 아기들의 통증을 정확히 평가하는 것은 어렵지만 매우 중요하고도 독특한 과제입니다. 인간의 귀 또한 다양한 소리들을 이해할 수 있지만 ChatterBaby™는 UCLA 서버에 저장되어 있는 특유의 알고리즘을 사용해 같은 소리를 들었을 때 더욱 구체적인 특징들을 구별해낼 수 있습니다. 기계 학습을 통해 ChatterBaby™는 지속적으로 부모님의 아기의 울음소리들을 데이터베이스에 저장되어 있는 울음소리들과 비교해가며 어떻게 하면 더 정확하게 울음소리를 구별 수 있을지 배우고 그에 맞춰 조정할 수 있습니다.

저희의 울음 소리 데이터베이스를 어떻게 모았냐구요? 먼저 예방접종을 맞거나 귀를 뚫으면서 통증에 의해 우는 아이들의 울음 소리들을 먼저 녹음했습니다. 다른 종류의 울음소리들 또한 모은 후 (신경질내는, 배고픈, 분리 불안증의, 배앓이를 겪고 있는, 겁먹은 울음소리 등등) 노련한 어머니들로 이루어진 패널이 세심하게 분류했습니다. 알리즘이 최고의 수준과 부합하도록 패널이 만장일치로 분류한 울음소리들만 알고리즘 개발에 사용되었습니다.

현재 ChatterBaby™ 제품들은 발달에 의존하지 않고 신생아들 사이에 일관된 음향 패턴을 보이는 3가지 울음소리(배고픔, 통증, 신경질적)들만 예측할 수 있습니다.

생후 6주 신생아는 분리 불안증을 보일 가능성이 낮지만 배고픔은 느낍니다. Cluster feeding을 하는 경우에는 45분마다 배고픔을 느낄 수도 있죠. 어떤 종류의 울음인지 분류하기 위해 알고리즘은 울음의 세기, 지속되는 시간, 우는 도중의 정적, 그 이외에도 몇천개에 이르는 특징들을 사용합니다. 이 특징들을 사용해 ChatterBaby™는 울음소리들을 정확히 분석하고 예측합니다. 실제로 ChatterBaby™는 예방접종을 맞는 아기의 울음소리들을 사용하여 통증에 의한 울음소리를 90% 이상의 경우 정확히 알아봤습니다.
 

부모님의 아기는 고유의 목소리를 갖고 있습니다. 저희는 지속적으로 알고리즘을 수정하고 갱신하며, 아기의 데이터를 보내주신다면 그에 맞춰 알고리즘을 조율합니다. 만약 미래의 알고리즘들이 부모님의 아기에게 더 맞춰지길 바라신다면, 아기가 울거나, 재잘거리거나, 웃고 있는 영상 혹은 음성 샘플을 보내주시고, 반드시 아기의 개월수를 저희의 을 통해 알려주세요..  아기가 왜 우는 걸까? 데이터를 ChatterBaby에게 입력해주시면 저희의 알고리즘이 부모님의 아기 고유의 음향 특징들을 배워 다음에 아기의 울음소리를 들었을 때 개선된 예측을 할 수 있습니다. 저희에게 데이터를 보내주시기 전에 동의 양식 と개인 정보 보호 정책을 확인해주세요.

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아기와 이야기하는 것이 중요합니다

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