【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及婴儿哭声提取，尤其涉及一种婴儿哭声特征提取方法。
技术介绍
1、在婴儿护理与监护领域，婴儿哭声作为最直接且频繁的情感与需求表达方式，一直是研究者和医护人员关注的焦点。传统的婴儿哭声识别方法多依赖于人工监听与判断，这种方式不仅耗时耗力，而且容易受到主观因素、环境噪声以及婴儿个体差异的影响，导致识别准确率不高且实时性较差。
2、随着数字信号处理技术和人工智能技术的飞速发展，尤其是深度学习算法的广泛应用，为婴儿哭声特征提取与识别提供了新的思路和方法。深度学习通过构建多层次的神经网络模型，能够自动从大量数据中学习并提取出高层次的抽象特征，这些特征对于后续的分类、识别等任务具有重要的指导意义。
3、在婴儿哭声特征提取方面，现有技术已经取得了一些进展，但仍然存在一些挑战。首先，婴儿哭声具有多样性，不同婴儿在不同情境下的哭声特征可能差异较大，这使得构建通用的哭声特征提取模型变得困难。其次，环境噪声是影响哭声特征提取准确性的重要因素之一，尤其是在家庭、医院等复杂环境中，噪声干扰尤为严重。此外，婴儿个体差异也是不可忽视的因素，包括年龄、性别、健康状况等，这些都会在一定程度上影响哭声的特征表现。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术中的不足，提供一种婴儿哭声特征提取方法，解决现有婴儿哭声特征提取方法中存在的准确率低、实时性差等问题，通过引入深度学习等先进技术，提高婴儿哭声识别的准确性和实时性，为婴儿护理和监护领域的发展做出贡献。
2、为了实现上述目
3、一种婴儿哭声特征提取方法，包括以下步骤：
4、获取婴儿的音频信号；
5、对音频信号进行预处理，包括去噪和音量标准化；
6、分析音频信号中的哭声波形，确定哭声周期，并识别出呼气阶段s1、吸气阶段s2以及激发期和静息期；
7、计算提取每个哭声周期的持续时间、强度和频率特征参数。
8、优选的，所述预处理步骤包括应用快速傅里叶变换对音频信号进行频谱分析，以滤除高频和低频噪声。
9、优选的，确定一个完整的所述哭声周期的步骤包括：
10、识别并记录s1阶段的开始时间点和结束时间点；
11、识别并记录s2阶段的开始时间点和结束时间点；
12、将相邻的一个s1阶段和随后的一个s2阶段组合为一个完整的哭声周期；
13、通过检测连续的s1和s2阶段之间的时间间隔，判断哭声周期的起点和终点。
14、优选的，识别呼气阶段s1和吸气阶段s2阶段包括：
15、将波形中的大幅度变化部分识别为呼气阶段s1阶段；
16、将较小幅度的波形变化识别为吸气阶段s2阶段；
17、基于波形的周期性特征区分激发期和静息期。
18、优选的，所述方法进一步包括将音频信号根据所确定的哭声周期进行分割，所述分割步骤包括：
19、根据识别出的s1和s2阶段，将音频信号分割成独立的哭声周期段；
20、将每个分割出的哭声周期段作为单独的分析单元进行特征提取；
21、对分割后的音频段进行存储和标记，以便后续分析和比较。
22、优选的，所述特征提取步骤包括计算以下参数：
23、最大声压级、最小声压级、平均声压级；
24、基频的起始值、最大值、最小值和平均值；
25、呼气阶段s1和吸气阶段s2阶段的时间比例；
26、哭声周期的标准偏差。
27、优选的，还包括步骤：
28、将提取的哭声特征参数与婴儿的年龄、性别、健康状态和外部刺激条件进行关联分析，以建立预测模型。
29、优选的，所述方法进一步包括将提取的特征参数导出为电子表格、数据库或其他数据格式，用于后续的统计分析和研究。
30、一种用于执行权利要求至中任意一项方法的系统，包括：
31、音频采集模块，用于采集婴儿哭声的音频数据；
32、数据处理模块，用于执行音频信号的预处理、特征提取和分类分析；
33、输出模块，用于显示或存储分析结果。
34、优选的，所述计算机程序产品包含存储在计算机可读介质中的指令，当由处理器执行时，使得计算机能够执行权利要求1至6中任意一项方法的步骤。
35、与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：
36、本专利技术通过构建一种优化的深度神经网络模型，结合先进的信号处理技术和特征提取算法，实现了对婴儿哭声信号的高效、准确提取。
37、本专利技术在数据采集与预处理阶段，采用了先进的降噪技术和静音段去除算法，有效降低了环境噪声和个体差异对哭声特征提取的影响。
38、本专利技术在模型训练与优化阶段，采用了交叉验证等策略，确保了模型在不同数据集上的泛化能力；最终，在特征输出与应用阶段，提取出的婴儿哭声特征可用于后续的哭声识别，从而解析大脑不同发育程度的婴儿声音特点，为婴儿护理和监护提供了有力支持。
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1.一种婴儿哭声特征提取方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的婴儿哭声特征提取方法，其特征在于，所述预处理步骤包括应用快速傅里叶变换对音频信号进行频谱分析，以滤除高频和低频噪声。
3.根据权利要求1所述的婴儿哭声特征提取方法，其特征在于，确定一个完整的所述哭声周期的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的婴儿哭声特征提取方法，其特征在于，识别呼气阶段S1和吸气阶段S2阶段包括：
5.根据权利要求4所述的婴儿哭声特征提取方法，其特征在于，所述方法进一步包括将音频信号根据所确定的哭声周期进行分割，所述分割步骤包括：
6.根据权利要求1所述的婴儿哭声特征提取方法，其特征在于，所述特征提取步骤包括计算以下参数：
7.根据权利要求6所述的婴儿哭声特征提取方法，其特征在于，还包括步骤：
8.根据权利要求1所述的婴儿哭声特征提取方法，其特征在于，所述方法进一步包括将提取的特征参数导出为电子表格、数据库或其他数据格式，用于后续的统计分析和研究。
9.一种用于执行权利要求1至8中任意一项方法的系统，
10.一种用于权利要求7中所述系统的计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包含存储在计算机可读介质中的指令，当由处理器执行时，使得计算机能够执行权利要求1至6中任意一项方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种婴儿哭声特征提取方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的婴儿哭声特征提取方法，其特征在于，所述预处理步骤包括应用快速傅里叶变换对音频信号进行频谱分析，以滤除高频和低频噪声。
3.根据权利要求1所述的婴儿哭声特征提取方法，其特征在于，确定一个完整的所述哭声周期的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的婴儿哭声特征提取方法，其特征在于，识别呼气阶段s1和吸气阶段s2阶段包括：
5.根据权利要求4所述的婴儿哭声特征提取方法，其特征在于，所述方法进一步包括将音频信号根据所确定的哭声周期进行分割，所述分割步骤包括：
6.根据权利要求1所...
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