【摘 要】
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随着人工智能技术的不断发展,AI技术的应用场景不断多元化。本文对婴儿的哭声分类算法和育儿领域的智能问答算法进行了研究,提出一种基于深度神经网络模型,对婴儿的哭声进行分类,对家长的提问进行回答。本文主要工作与创新如下:（1）通过研究邓斯坦婴儿哭声分类理论,并在视频网站收集婴幼儿哭声的视频和音频,对其进行人工剪辑和打标,得到具有5种情感类别的婴儿哭声音频数据。并以此为基础,进行声音向语谱图像的转化,得
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随着人工智能技术的不断发展,AI技术的应用场景不断多元化。本文对婴儿的哭声分类算法和育儿领域的智能问答算法进行了研究,提出一种基于深度神经网络模型,对婴儿的哭声进行分类,对家长的提问进行回答。本文主要工作与创新如下:（1）通过研究邓斯坦婴儿哭声分类理论,并在视频网站收集婴幼儿哭声的视频和音频,对其进行人工剪辑和打标,得到具有5种情感类别的婴儿哭声音频数据。并以此为基础,进行声音向语谱图像的转化,得到具有5种情感类别的婴儿哭声语谱图像数据。通过爬取百度文库,豆丁等文档网站,得到育儿领域常用的育儿知识文档,并进行数据清洗和人工打标,得到育儿领域的问答数据库。（2）通过对婴儿哭声的语谱图数据分析,选用Inception-Res Net-v2模型进行训练,详细介绍了Inception-Res Net-v2模型的结构,并在此基础上进行更改。实验后的结果相比于改进之前的Inception-Res Net-v2模型,准确率有较大的提升,最后与传统的Res Net101网络进行了对比,验证了该模型相比于传统模型,只需要较少的训练轮次,就可以有更高的准确率。（3）对育儿领域的问答数据进行处理,主要涉及到利用搜索引擎工具（Elastic Search）对问答对数据建立索引。对多领域的问答数据提取关键词,对育婴领域的数据提取关键词词典。对问句利用Elastic Search进行召回,并对问句进行数据增强,其中数据准确主要涉及到EDA方法和同音字替换。数据增强处理之后得到的数据,再训练带有关键词信息的BERT模型,并与处理之前的数据进行对比。最后对实验结果进行总结,采用改进后的Inception-Res Net-v2网络后,对婴儿哭声分类算法的精度有明显提高。利用带有关键词信息的BERT模型,并进行数据增强的操作,能够提高问答系统的准确率,对智能摇篮车的应用具有重要意义。
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