原标题：中国每年有1800万新生儿，声联网想让机器听懂新生儿的语言

婴幼儿哭闹怎么办？ 宝宝啼哭不止是病了么？婴幼儿啼哭要不要抱？ ……这些在搜索引擎、母婴社区十分常见问题背后，正是一个明显的市场需求——父母希望有效发现婴幼儿啼哭等声音，并了解背后的含义，同时获得相应的应对方法。不过，现实当中，还很难有产品能够自动化的解决这问题，婴儿啼哭发现主要依赖于人工陪护，啼哭的解读主要依赖于经验。

我们近期接触的初创公司声联网（深圳声联网科技有限公司）则希望利用技术自动解决上述难题，公司主要从事婴幼童音视频的行为分析和情感计算，目前已经研发了基于人工智能技术的婴幼儿音频行为监护平台（BabyABAM），通过芯片和云后台，可以实现实时精确监测婴幼儿发出的啼哭等声音，并已经与国内一些合作伙伴达成了合作及合作意向，有望在软硬件终端产品中迅速落地这一技术。

婴儿啼哭的监测与识别，在学术界早有研究。随着人工神经网络技术的出现，也使得准确率进一步提升。近年来，也有一些针对婴儿啼哭的软件开始问世，如西班牙的why cry等， 此前也有一些摄像头及音频类产品，主打婴幼儿哭声识别，但在识别的准确性及稳定性方面依然不高。

声联网分析，之所以出现这一现象，有几方面的原因，一是因为以往的一些方案，主要通过识别环境音中的异常响声，只要满足一定分贝就识别，因此很可能会误识；二是一般识别过程中会出现成人与婴幼儿声音的普遍混音现象，识别难度增加；三是目前市面上还缺少准确有效的婴幼儿啼哭的高精度的数据。

为此，声联网自研了一套算法方案，增加了更多如音高、音强、音色等各种特征维度在内的分析维度，提升识别的准确性。精准标注的训练数据是提升识别准确率的一个重要因素。团队表示，公司用来训练的婴儿音频数据超过了1000GB，上万小时的录音文档；采用了统计建模和神经网络建模的算法，目前的错误率可以低至5%以内，是国内可量产方案中最低的。