Machine Learning Methods for Recognizing Infant Cries: An Extensive Examination of Audio Signal Processing
Notice bibliographique
Résumé
This article presents a comprehensive review of recent advancements in interpreting and classifying Infant Cry Audio Signals (ICAS), aiming to support early diagnosis of health conditions in newborns. The core issue addressed is the difficulty in identifying the cause of an infant’s cry, whether it signals hunger, pain, discomfort, or illness, due to high variability in cry patterns, background noise, and limited annotated datasets. To overcome these challenges, the study explores how modern Deep Learning (DL) and Machine Learning (ML) models, such as Convolutional Neural Networks (CNN), Support Vector Machines (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), and Gaussian Mixture Models (GMM), are applied to analyze cry features like Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and spectrograms. It also discusses crucial stages like data collection, preprocessing, and feature extraction. The outcome of this work is a clear identification of current limitations and research gaps, especially in real-time, noise-resilient, and accurately labeled cry data processing. The study concludes with a proposal to develop a reliable, intelligent infant monitoring system using neural network architectures, aimed at assisting caretakers and healthcare professionals in timely decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».