一种基于人工智能的看护方法技术

本发明专利技术提供了一种基于人工智能的看护方法，包括以下步骤：S1获取第一样本信息，转换成频率谱密度数据；S2根据特定的婴儿频率谱密度数据分组，S3在每一个频率分组内，将声音幅度分组；S4针对每一个频率分组内的幅度分组，设置至少一个需求；S5根据接收的婴儿声音的数字音频信息，判断该音频频率落入的分组，执行组内的至少一个需求的执行指令；S6执行指令的过程中记录最优执行效果对应的需求为优先执行需求；S7第二样本信息携带优先执行需求，在频率谱密度数据上做标记；S8在设定的阈值时间对所述第一样本信息进行清理。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的看护方法
本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于人工智能的看护方法。
技术介绍
在已经公开的技术中，有根据婴儿哭声判断婴儿需求的技术，根据哭声周期频率来判断哭声是否正常，是比较简单的办法，但是仅能辨识出婴儿哭声的周期频率，并且不能适用与所有婴儿，有的分析方式是基于频谱找哭声的原因，但是由于不能够更新，不适合长期的使用，单纯的频率分析得到的原因很难准确，因为哭声的幅度不同，哭泣的原因也大不相同，因此现有的技术都有不同程度的缺陷。
技术实现思路
专利技术目的：本专利技术提供一种基于人工智能的看护方法，结合婴儿哭声的频率和幅度，以及哭泣的时间，来判断婴儿的状态并针对不同的需求进行安慰，并将数据进行更新。技术方案：本专利技术通过以下技术方案实现：一种基于人工智能的看护方法，包括以下步骤：S1获取婴儿声音的数字音频信息的第一样本信息，将数字音频信息转换成频率谱密度数据；S2根据特定的婴儿频率谱密度数据，将频率根据设定的阈值分组为低音频率、中低音频率、中高音频率、高音频率；S3在每一个频率分组内，将声音幅度根据设定的阈值分组为低幅度、中幅度、高幅度；S4针对每一个频率分组内的幅度分组，设置至少一个需求；S5根据接收的婴儿声音的数字音频信息，判断该音频频率落入的分组，执行组内的至少一个需求的执行指令；S6执行指令的过程中，保持接收数字音频信息状态为开启状态；记录正在执行的需求被执行的效果，选择最优执行效果对应的需求为优先执行需求；S7将接收后被执行的数字音频信息作为第二样本信息，携带优先执行需求，使用FIFO的堆栈的方式在频率谱密度数据上做标记；S8在设定的阈值时间，针对频率谱密度数据的标记情况，对所述第一样本信息进行清理。作为本专利技术的一种优选方案，包括以下步骤：S9将每天24小时进行分组，每个分组命名；S10判断接收婴儿声音的数字音频信息的时间以及该时间对应的分组，将接收后被执行的数字音频信息作为第三样本信息，携带优先执行需求，使用FIFO的堆栈的方式在时间分组对应的名称内做标记；S11在设定的阈值时间，针对分组内的标记情况，对过期的优先执行需求进行清理。作为本专利技术的一种优选方案，包括以下步骤：S51判断接收的婴儿声音的数字音频信息，判断频率落入的分组，以及判断时间落入的分组，若该时间分组内有标记的需求，优先执行该时间分组内的需求，若无则执行频率和幅度分组内的需求。作为本专利技术的一种优选方案，包括以下步骤:S61在步骤S6中，记录需求被执行的效果，将婴儿不再哭泣或者降低哭声频率作为最优效果。作为本专利技术的一种优选方案，包括以下步骤：S62在步骤S6中，记录需求被执行的效果，当记录显示婴儿的哭泣的频率升高时，在设定阈值时间之后执行原频率分组内的其他一个需求的执行指令；S63执行指令的过程中，保持接收数字音频信息的状态为开启状态；记录需求被执行的效果，当记录显示婴儿的哭泣的频率持续升高到警示频率或者哭泣的时间到达警示时间后，系统自动联系紧急联系人。作为本专利技术的一种优选方案，当某需求被执行设定阈值的次数之后都没有效果后，会被系统清理。作为本专利技术的一种优选方案，在步骤S4中，需求的设置对应播放模式，包括以下步骤：S41获取声音文件并判断，所述声音文件为外部输入；S42根据判断结果，将声音文件作为不同分组的需求归类。作为本专利技术的一种优选方案，在步骤S4中，需求的设置对应环境控制模式，包括以下步骤：S43检测婴儿所在位置的温度，并检测婴儿的身体的温度以及尿不湿表面的湿度；S44调节环境的温度或者发送更换尿不湿的信息给紧急联系人。作为本专利技术的一种优选方案，在步骤S4中，需求的设置对应警示模式，包括以下步骤：S45提前储存紧急联系人方式并在意外情况发生时向紧急联系人发送信息；S46发送信息的时候开启摄像头，进行录像；所述意外情况包含婴儿的哭泣的频率持续升高到警示频率以及对应哭泣幅度不断增加、哭泣时间到达警示时间，突然高频率的哭泣。本专利技术实现以下有益效果：1.根据婴儿声音的频率和哭声的幅度判断婴儿的状态，提供不同的需求安慰婴儿；2.根据婴儿哭泣的时间，判断婴儿在时间内有可能的哭泣原因；使用该系统多次处理之后会更加精确婴儿哭声的含义；3.对于错误的需求以及对于样本的定时清理，保证数据的准确；4.对样本的更新和时间分组内优先需求的更新，可以增加设备的使用时长。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并于说明书一起用于解释本公开的原理。图1为本专利技术实施例涉及的机器人工作流程示意图；图2为本专利技术实施例涉及的分组后的工作流程示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。实施例一：根据图1-2：图1为本专利技术实施例涉及的机器人工作流程示意图；图2为本专利技术实施例涉及的分组后的工作流程示意图。一种基于人工智能的婴儿看护方法，包括以下步骤：S1获取婴儿声音的数字音频信息的第一样本信息，将数字音频信息转换成频率谱密度数据；S2根据特定的婴儿频率谱密度数据，将频率根据设定的阈值分组为低音频率、中低音频率、中高音频率、高音频率；S3在每一个频率分组内，将声音幅度根据设定的阈值分组为低幅度、中幅度、高幅度；S4针对每一个频率分组内的幅度分组，设置至少一个需求；S5根据接收的婴儿声音的数字音频信息，判断该音频频率落入的分组，执行组内的至少一个需求的执行指令；S6执行指令的过程中，保持接收数字音频信息状态为开启状态；记录正在执行的需求被执行的效果，选择最优执行效果对应的需求为优先执行需求；S7将接收后被执行的数字音频信息作为第二样本信息，携带优先执行需求，使用FIFO的堆栈的方式在频率谱密度数据上做标记；S8在设定的阈值时间，针对频率谱密度数据的标记情况，对所述第一样本信息进行清理。所述第一样本信息包含声音的最低频率到最高频率的样本数据，所述频率谱密度数据的生成是一个统计的过程，最终生成的是一个关于频率和幅度的波形图，频率谱密度数据的生成是一个现有技术。有证明显示，婴儿不同的发声代表不同的需求，因此讲不同的发声对应的频率记录下来，例如婴儿发出en，a，ma,ba,o等等声音对应的频率，当为低频发音时，婴儿对应需求可能是需要安慰，此时对应的需求可以为：抱抱、播放轻音乐、播放妈妈提前录音的儿歌等等，当为高频发音时，对应的婴儿的需求为：需要冲奶粉、需要睡觉播放白噪音的音乐等等。在判断婴儿具体的需求时，频率可以作为一部分的参照，但是只用频率作为参照不能够完全判断婴儿的需求，还需要判断婴儿在该频率下哭泣的时长，即哭泣的幅度，每个频率的分组内都要判断声音的幅度，例如在检测到低频的en的音时，当为低幅度时，只是正常的发音，对应的需求可以是轻音乐，在听到低频率同时低幅度时可以不执行任何需求操作（无需求执行也是对应的一种需求），但是检测到低频率高幅度的发音时，婴儿的需求就会变化，此时对应的需求为：检测温度和尿不湿表面的湿度后，调节温度或者发送信息给婴儿联系人更换尿不湿。由于一个分组内有不同的需求，不同的需求再不同的分组是可以重复的，在执行需求时，需要记录声音观察是否为有效效果，当为有效效果时，将对应的频率、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能的婴儿看护方法，其特征在于：包括以下步骤：S1获取婴儿声音的数字音频信息的第一样本信息，将数字音频信息转换成频率谱密度数据；S2根据特定的婴儿频率谱密度数据，将频率根据设定的阈值分组为低音频率、中低音频率、中高音频率、高音频率；S3在每一个频率分组内，将声音幅度根据设定的阈值分组为低幅度、中幅度、高幅度；S4针对每一个频率分组内的幅度分组，设置至少一个需求；S5根据接收的婴儿声音的数字音频信息，判断该音频频率落入的分组，执行组内的至少一个需求的执行指令；S6执行指令的过程中，保持接收数字音频信息状态为开启状态；记录正在执行的需求被执行的效果，选择最优执行效果对应的需求为优先执行需求；S7将接收后被执行的数字音频信息作为第二样本信息，携带优先执行需求，使用FIFO的堆栈的方式在频率谱密度数据上做标记； S8在设定的阈值时间，针对频率谱密度数据的标记情况，对所述第一样本信息进行清理。

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的婴儿看护方法，其特征在于：包括以下步骤：S1获取婴儿声音的数字音频信息的第一样本信息，将数字音频信息转换成频率谱密度数据；S2根据特定的婴儿频率谱密度数据，将频率根据设定的阈值分组为低音频率、中低音频率、中高音频率、高音频率；S3在每一个频率分组内，将声音幅度根据设定的阈值分组为低幅度、中幅度、高幅度；S4针对每一个频率分组内的幅度分组，设置至少一个需求；S5根据接收的婴儿声音的数字音频信息，判断该音频频率落入的分组，执行组内的至少一个需求的执行指令；S6执行指令的过程中，保持接收数字音频信息状态为开启状态；记录正在执行的需求被执行的效果，选择最优执行效果对应的需求为优先执行需求；S7将接收后被执行的数字音频信息作为第二样本信息，携带优先执行需求，使用FIFO的堆栈的方式在频率谱密度数据上做标记；S8在设定的阈值时间，针对频率谱密度数据的标记情况，对所述第一样本信息进行清理。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的婴儿看护方法，其特征在于：包括以下步骤：S9将每天24小时进行分组，每个分组命名；S10判断接收婴儿声音的数字音频信息的时间以及该时间对应的分组，将接收后被执行的数字音频信息作为第三样本信息，携带优先执行需求，使用FIFO的堆栈的方式在时间分组对应的名称内做标记。3.S11在设定的阈值时间，针对分组内的标记情况，对过期的优先执行需求进行清理。4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的婴儿看护方法，其特征在于：包括以下步骤：S51判断接收的婴儿声音的数字音频信息，判断频率落入的分组，以及判断时间落入的分组，若该时间分组内有标记的需求，优先执行该时间分组内的需求，若无则执行频率和幅度分组内的需求。5.根据权利要求1所述的一种基于人工...

【专利技术属性】
技术研发人员：李桂香，
申请(专利权)人：李桂香，
类型：发明
国别省市：江苏,32