Réalisation d'un dispositif d'acquisition, d'analyse et classification de pleurs de bébés

Abstract

Le nourrisson exprime sa condition aux parents en pleurant. Ces pleurs se produisent à cause de différents problèmes : de la douleur, de l’inconfort, de la faim, etc. L’objectif de ce travail est de réaliser un système intelligent permettant de faciliter la communication entre les nouveaux nées et leurs parents afin d’avoir une vie saine. L’étape principale de notre réalisation de ce projet est l'acquisition des signaux de pleurs de bébé et ceci dans différents cas de pleures. Cette tâche est réalisée à l’aide d’un microphone USB connecté a une carte Raspberry PI 3. Cette étape est suivie d’un traitement du signal par la méthode MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) pour extraire les paramètres utiles et les coefficients caractérisant les pleurs de bébés, ces caractéristiques aident à différentier les types des signaux enregistrés (cause de pleure de bébés). Par la suite, l’étape de classification par les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) qui permet de classer les pleurs de bébé en quatre catégories : la douleur, l'inconfort, la faim et le silence. Les résultats obtenus sont envoyés par SMS en utilisant un compte Twilio et affichés via l'application « Baby Crying Classifier » installée sur le téléphone portable, afin de notifier les parents ou les baby-sitters sur l’état de son bébé