The combined impact of maternal depression, parenting stress, infant cry, and infant temperament on family functions was examined. The sample included 257 mothers in the near communities. Questionnaires completed by the mothers who had 0-36 month old children were used to measure depressive symptoms in mothers, infant cry, infant temperament, parenting stress, and family function. Maternal depression, parenting stress, infant crying and infant temperament had negative influence on family adaptability and family cohesion. Mother's depression had negative effect particularly on infant cry. Infant cry had positive effect on infant temperament. Infant temperament had high direct effect on parenting stress. As a result, it had negative influence on family function.
Studies of cry characteristics in the newborn infant were aimed to determine if cry analysis could be succesful in the early detection of the infant at risk for developmental difficulties. Crying presupposes functioning of the respiratory, laryngeal and supralaryngeal muscles. The nervous system controls the capacity, stability, and co-ordination of the movements in these muscles. Hence, the cry provides information about how the Nervous System is functioning. 3 patients(down syndrome, cornelia de lange syndrome, Patent ductus arteriosus) were assessed through a Computerized Speech Lab (CSL). Tests had been chosen to assess Fundamental frequency(mean, maximum, minimum values), Melody contour, NHR, Energy. We compared the data from patients and healthy volunteer. Variations in cry characteristics were documented in a number of medical abnormalities.
Infants express their physical and emotional needs to the outside world mainly through crying. However, most of parents find it challenging to understand the reason behind their babies' cries. Failure to correctly understand the cause of a baby' cry and take appropriate actions can affect the cognitive and motor development of newborns undergoing rapid brain development. In this paper, we propose an infant cry recognition system based on deep transfer learning to help parents identify crying babies' needs the same way a specialist would. The proposed system works by transforming the waveform of the cry signal into log-mel spectrogram, then uses the VGGish model pre-trained on AudioSet to extract a 128-dimensional feature vector from the spectrogram. Finally, a softmax function is used to classify the extracted feature vector and recognize the corresponding type of cry. The experimental results show that our method achieves a good performance exceeding 0.96 in precision and recall, and f1-score.
Infants communicate their feelings and needs to the outside world through non-verbal methods such as crying and displaying diverse facial expressions. However, inexperienced parents tend to decode these non-verbal messages incorrectly and take inappropriate actions, which might affect the bonding they build with their babies and the cognitive development of the newborns. In this paper, we propose an aural-visual two-stream based infant cry recognition system to help parents comprehend the feelings and needs of crying babies. The proposed system first extracts the features from the pre-processed audio and video data by using the VGGish model and 3D-CNN model respectively, fuses the extracted features using a fully connected layer, and finally applies a SoftMax function to classify the fused features and recognize the corresponding type of cry. The experimental results show that the proposed system classification exceeds 0.92 in F1-score, which is 0.08 and 0.10 higher than the single-stream aural model and single-stream visual model.
This study examined the consciousness of husbands and wives on babies' cries and its factors which have impacts on their emotional perceptions. For this study, infants' cries were recorded with the participation of 136 pregnant women and 76 husbands, and they conducted self-evaluations regarding their emotional perceptions and personal characteristics. The stimulus used to exhibit the cries of infants were from eighteen recorded cry sample under three situations (hunger, pain, and mother's absence) with six healthy infants (three male and three female) who are over six months. Also, this study dealt with the relationship between emotional assessment and the personal characteristics of mothers and fathers. As a result, the experience of child-rearing has a positive influence on the emotional cry perceptions of husbands and wives, and there was no sex difference in their emotional cry perceptions. A change of recognition, "being parents," has impacts on emotional cry perceptions, but the major factors increasing these impacts depend on the physiological changes of pregnant women and their personal characteristics.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.9
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pp.47-54
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2023
Infants utilize crying as a non-verbal means of communication [1]. However, deciphering infant cries presents challenges. Extensive research has been conducted to interpret infant cry audios [2,3]. This paper proposes the classification of infant cries using 3D feature vectors augmented with various audio data techniques. A total of 5 classes (belly pain, burping, discomfort, hungry, tired) are employed in the study dataset. The data is augmented using 5 techniques (Pitch, Tempo, Shift, Mixup-noise, CutMix). Tempo, Shift, and CutMix augmentation techniques demonstrated improved performance. Ultimately, applying effective data augmentation techniques simultaneously resulted in a 17.75% performance enhancement compared to models using single feature vectors and original data.
Background: Pain during the developmental period may adversely affect developing neuronal pathways and result in adverse neurodevelopmental, cognitive, and behavioral effects in later life. Immunizations, e.g., hepatitis B vaccine (HBV), administered at birth are painful experiences to which neonates are universally subjected. Purpose: Here we aimed to study and compare the effectiveness of various nonpharmacological pain management methods in newborns to enable the development of safe and effective analgesic methods for newborns. Methods: This prospective study was conducted at a tertiary care hospital in the Himalayan region. Three hundred term healthy neonates were divided into 6 groups of 50 each. Groups 1-5 were intervention groups, patients of which received a nonpharmacological intervention (breastfeeding, nonnutritive sucking, rocking, 25% sucrose, or distilled water) before the intramuscular HBV, while patients in group 6 received no intervention. The pain response in each group after the HBV injection was assessed and compared using cry duration and Douleur Aigue Nveau-ne (DAN) score, a behavioral acute pain rating scale for newborns. Results: Cry duration was decreased in all intervention groups, significantly so in the sucrose (19.90 seconds), breastfeeding (31.57 seconds), and nonnutritive sucking (36.93 seconds) groups compared with controls (52.86 seconds). DAN scores decreased significantly (P<0.05) at one or more points i.e. 30, 60, or 120 seconds in the breastfeeding and 25% sucrose intervention groups compared with controls. Conclusion: Oral sucrose and nonnutritive sucking are simple yet underutilized nonpharmacological interventions that effectively reduce pain in newborns.
Kim, Jun-Hoe;Lee, Jeong-Soo;Joo, Jeong-Woo;Bae, Ji-Su;Lee, Boong-Joo
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.4
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pp.865-874
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2018
This paper is about a smart pillow, and a smart diaper. The smart pillow analyzes the frequency of a baby's cry and applies its digital value to the band pass filter. If the crying is between 300-600Hz, the white noise comes out. The smart diaper alerts to the smart phone if the humidity outside the diaper is over 99%, or the temperature is over $29^{\circ}C$ after the defecation of the baby. The smart diaper also prevents choking of the baby by alert to smart phone if they are in a dangerous position by sensing the location of the infant.
Park, JeongHyeon;Kim, MinSeo;Choi, HyukSoon;Moon, Nammee
Annual Conference of KIPS
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2022.11a
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pp.597-599
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2022
영아는 울음이라는 비언어적 의사 소통 방식을 사용하여 모든 욕구를 표현한다. 하지만 영아의 울음소리를 파악하는 것에는 어려움이 따른다. 영아의 울음소리를 해석하기 위해 많은 연구가 진행되었다. 이에 본 논문에서는 3D 특징 벡터를 이용한 영아의 울음소리 분류를 제안한다. Donate-a-corpus-cry 데이터 세트는 복통, 트림, 불편, 배고픔, 피곤으로 총 5 개의 클래스로 분류된 데이터를 사용한다. 데이터들은 원래 속도의 90%와 110%로 수정하는 방법인 템포조절을 통해 증강한다. Spectrogram, Mel-Spectrogram, MFCC 로 특징 벡터화를 시켜준 후, 각각의 2 차원 특징벡터를 묶어 3차원 특징벡터로 구성한다. 이후 3 차원 특징 벡터를 ResNet 과 EfficientNet 모델로 학습을 진행한다. 그 결과 2 차원 특징 벡터는 0.89(F1) 3 차원 특징 벡터의 경우 0.98(F1)으로 0.09 의 성능 향상을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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