CN108186033A

CN108186033A - 一种基于人工智能的幼儿情绪监控方法及其系统

Info

Publication number: CN108186033A
Application number: CN201810015264.2A
Authority: CN
Inventors: 陶凌辉; 林锦贤; 竺健; 黄坚; 杨坤
Original assignee: Hangzhou Caomang Technology Co Ltd
Current assignee: Hangzhou bandiyuan Technology Co.,Ltd.
Priority date: 2018-01-08
Filing date: 2018-01-08
Publication date: 2018-06-22
Anticipated expiration: 2038-01-08
Also published as: CN108186033B

Abstract

本发明涉及一种人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的幼儿情绪监控方法和系统。包括数据采集单元、第一数据存储单元、第一通信单元、数据分析单元、第二数据存储单元、第二通信单元、后台服务器、家长移动终端；所述的数据采集单元、第一数据存储单元、第一通信单元、数据分析单元构成儿童佩戴移动终端；第二数据存储单元、第二通信单元、后台服务器构成后台服务器。对儿童日常语音进行录取和分析，对儿童的情绪进行分析分类，自动将异常状况发送给父母，从而实现父母远程监控儿童状况，避免儿童受到人身损害。节省了父母时间和精力，避免影响工作。

Description

一种基于人工智能的幼儿情绪监控方法及其系统

技术领域

本发明涉及一种人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的幼儿情绪监控方法和系统。

背景技术

在社会的发展中，年轻的家长一般都会在外工作，只有很少的时间能陪伴儿童，缺少家长陪伴的儿童，生长状况令家长牵挂。有的年轻家长会请爷爷奶奶外公外婆照看，有的年轻家长会请保姆，也有的家长会将儿童送到托儿所或者幼儿园。一般爷爷奶奶外公外婆年纪较大，照顾儿童时力不从心；而对于保姆、托儿所和幼儿园，也常发生虐童事件，给儿童和父母造成很大的心理伤害。而家长需要工作，很难跟踪孩子每天所遇到的事情和心理状况。

发明内容

为了解决上述问题并而提出一种基于人工智能的幼儿情绪监控方法和系统。

一种基于人工智能的幼儿情绪监控方法，其特点是，包括：

步骤1），通过数据采集单元收集周围声音;

步骤2），通过第一数据存储单元存储步骤1）收集的声音数据;

步骤3），通过数据分析单元对步骤2）中存储的声音数据进行分析，得到分析数据；

步骤4），通过第一通信单元将步骤2）中存储的声音数据和步骤3）中的分析数据上传至后台服务器;

步骤5），通过第二数据存储单元将步骤4）中的声音数据和分析数据存储至后台服务器；

步骤6），通过第二通信单元将步骤4）中的声音数据和分析数据发送至家长移动终端；

步骤7），家长移动终端通过第二通信单元给后台服务器发送录音指令，后台服务器继续通过第一通信单元给数据采集单元发送录音指令，数据采集单元按上述指令进行录音。

优选的，所述的步骤1）中，数据采集单元采集的数据信息包括周围环境声音和儿童发出的声音。

优选的，所述的步骤3）中的数据分析单元分析方法如下，

步骤1），预先通过数据采集单元采集需要监护的儿童的声音数据X；

步骤2），对步骤1）中的儿童声音数据X先过滤噪音，再预先学习，收集孩子声音的声纹特点，建立声音数据分类模型，存储至第一数据存储单元；

步骤3），平时使用，数据采集单元同时采集周围环境声音和儿童声音数据，存储至第一数据存储单元；

步骤4），数据分析单元对步骤3）中的声音数据进行降噪处理；

步骤5），数据分析单元将步骤4）中的声音数据和步骤2）中的声音数据进行比对，生成相关的情绪报告，并提示异常声音。

优选的，所述的步骤2）中的声音数据分类模型方法为，

步骤1），对录入的儿童声音序列X 进行特征值过滤杂音得到我们感兴趣的声音特性序列X'；

步骤2），将处理过的声音特性序列X'按照固定时间窗口T 分割成不同的子序列S，输入预先悬梁的RNN网络进行情绪分类

RNN（F（S））=W

S 为固定时间窗口的声音特征值

F 为对声音特征的预处理

RNN 为预先训练的rnn神经网络

W=（w1,w2,w3..wn）的向量，其中wi为对应某个情绪维度上面的评分值。

优选的，通过阈值对W进行评估，对异常情绪在时间维度和情绪占比维度生成可视化报告。

优选的，所述的一种基于人工智能的幼儿情绪监控系统包括数据采集单元、第一数据存储单元、第一通信单元、数据分析单元、第二数据存储单元、第二通信单元、后台服务器、家长移动终端；其中数据采集单元、第一数据存储单元、第一通信单元、数据分析单元；所述的数据采集单元、第一数据存储单元、第一通信单元、数据分析单元构成儿童佩戴移动终端；第二数据存储单元、第二通信单元、后台服务器构成后台服务器。

优选的，所述的数据采集单元为麦克风。

优选的，所述的第一通信单元和第二通信单元为蓝牙、4G、Wi-Fi或数据线。

优选的，所述的儿童佩戴移动终端可以是手环、挂件或手表。

优选的，所述的数据分析单元为人工神经网络。

本发明的有益效果是，利用人工智能技术，对儿童日常语音进行录取和分析，对儿童的情绪进行分析分类，自动将异常状况发送给父母，从而实现父母远程监控儿童状况，避免儿童受到人身损害。因为系统自动发送异常状况，不用父母蹲点观察，节省了父母时间和精力，避免影响工作。

附图说明

图1是本发明工作原理图。

图2是本发明数据分析原理图。

其中：1-数据采集单元；2-第一数据存储单元；3-第一通信单元；4-数据分析单元；5-第二数据存储单元；6-第二通信单元；7-后台服务器；8-家长移动终端。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步说明。

如图1是本发明工作原理图，图2是本发明数据分析原理图，一种基于人工智能的幼儿情绪监控方法，其实施步骤如下：

步骤1），通过数据采集单元1收集周围声音，包括周围环境声音和儿童发出的声音;

步骤2），通过第一数据存储单元2存储步骤1）收集的声音数据;

步骤3），通过数据分析单元4对步骤2）中存储的声音数据进行分析，得到分析数据；

步骤4），通过第一通信单元3将步骤2）中存储的声音数据和步骤3）中的分析数据上传至后台服务器7；

步骤5），通过第二数据存储单元5将步骤4）中的声音数据和分析数据存储至后台服务器7；

步骤6），通过第二通信单元6将步骤4）中的声音数据和分析数据发送至家长移动终端8；

步骤7），家长移动终端8通过第二通信单元6给后台服务器7发送录音指令，后台服务器7继续通过第一通信单元3给数据采集单元1发送录音指令，数据采集单元1按上述指令进行录音。

其中所述的步骤3）中的数据分析单元4分析方法如下：

步骤1），预先通过数据采集单元1采集需要监护的儿童声音数据X；

步骤2），对步骤1）中的儿童声音数据X先过滤噪音，再预先学习，收集孩子声音的声纹特点，建立声音数据分类模型，存储至第一数据存储单元2；

步骤3），平时使用，数据采集单元1同时采集周围环境声音和儿童声音数据，存储至第一数据存储单元2；

步骤4），数据分析单元4对步骤3）中的声音数据进行降噪处理；

步骤5），数据分析单元4将步骤4）中的声音数据和步骤2）中的声音数据进行比对，生成相关的情绪报告，并提示异常声音。

上述的步骤2）中的声音数据分类模型方法为，

RNN（F（S））=W

S 为固定时间窗口的声音特征值

F 为对声音特征的预处理

RNN 为预先训练的rnn神经网络

通过阈值对W进行评估，对异常情绪在时间维度和情绪占比维度生成可视化报告。

由上述方法制造的一种基于人工智能的幼儿情绪监控系统，包括数据采集单元1、第一数据存储单元2、第一通信单元3、数据分析单元4、第二数据存储单元5、第二通信单元6、后台服务器7、家长移动终端8；其中数据采集单元1、第一数据存储单元2、第一通信单元3、数据分析单元4；所述的数据采集单元1、第一数据存储单元2、第一通信单元3、数据分析单元4构成儿童佩戴移动终端；第二数据存储单元5、第二通信单元6、后台服务器7构成后台服务器。

其中，所述的数据采集单元1为麦克风。所述的第一通信单元3和第二通信单元6可以为蓝牙、4G、Wi-Fi或数据线。所述的儿童佩戴移动终端可以是手环、挂件或手表。所述的数据分析单元4为人工神经网络。

以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims

1.一种基于人工智能的幼儿情绪监控方法，其特征在于，包括：

步骤1），通过数据采集单元（1）收集周围声音;

步骤2），通过第一数据存储单元（2）存储步骤1）收集的声音数据;

步骤3），通过数据分析单元（4）对步骤2）中存储的声音数据进行分析，得到分析数据；

步骤4），通过第一通信单元（3）将步骤2）中存储的声音数据和步骤3）中的分析数据上传至后台服务器（7）;

步骤5），通过第二数据存储单元（5）将步骤4）中的声音数据和分析数据存储至后台服务器（7）；

步骤6），通过第二通信单元（6）将步骤4）中的声音数据和分析数据发送至家长移动终端（8）；

步骤7），家长移动终端（8）通过第二通信单元（6）给后台服务器（7）发送录音指令，后台服务器（7）继续通过第一通信单元（3）给数据采集单元（1）发送录音指令，数据采集单元（1）按上述指令进行录音。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的幼儿情绪监控方法，其特征在于：所述的步骤1）中，数据采集单元（1）采集的数据信息包括周围环境声音和儿童发出的声音。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的幼儿情绪监控方法，其特征在于：所述的步骤3）中的数据分析单元（4）分析方法如下，

步骤1），预先通过数据采集单元（1）采集需要监护的儿童的声音数据X；

步骤2），对步骤1）中的儿童声音数据X先过滤噪音，再预先学习，收集孩子声音的声纹特点，建立声音数据分类模型，存储至第一数据存储单元（2）；

步骤3），平时使用，数据采集单元（1）同时采集周围环境声音和儿童声音数据，存储至第一数据存储单元（2）；

步骤4），数据分析单元（4）对步骤3）中的声音数据进行降噪处理；

步骤5），数据分析单元（4）将步骤4）中的声音数据和步骤2）中的声音数据进行比对，生成相关的情绪报告，并提示异常声音。

4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的幼儿情绪监控方法，其特征在于：所述的步骤2）中的声音数据分类模型方法为，

RNN（F（S））=W

S 为固定时间窗口的声音特征值

F 为对声音特征的预处理

RNN 为预先训练的rnn神经网络

5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的幼儿情绪监控方法，其特征在于：通过阈值对W进行评估，对异常情绪在时间维度和情绪占比维度生成可视化报告。

6.一种基于人工智能的幼儿情绪监控系统，其特征在于：所述的一种基于人工智能的幼儿情绪监控系统包括数据采集单元（1）、第一数据存储单元（2）、第一通信单元（3）、数据分析单元（4）、第二数据存储单元（5）、第二通信单元（6）、后台服务器（7）、家长移动终端（8）；所述的数据采集单元（1）、第一数据存储单元（2）、第一通信单元（3）、数据分析单元（4）构成儿童佩戴移动终端；第二数据存储单元（5）、第二通信单元（6）、后台服务器（7）构成后台服务器。

7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的幼儿情绪监控系统，其特征在于：所述的数据采集单元（1）为麦克风。

8.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的幼儿情绪监控系统，其特征在于：所述的第一通信单元（3）和第二通信单元（6）为蓝牙、4G、Wi-Fi或数据线。

9.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的幼儿情绪监控系统，其特征在于：所述的儿童佩戴移动终端可以是手环、挂件或手表。

10.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的幼儿情绪监控系统，其特征在于：所述的数据分析单元（4）为人工神经网络。