Babá Eletrônica para Pais Deficientes Auditivos

Abstract

Hearing impairment poses a significant challenge impacting communication and sound perception, particularly for parents. This study addresses this issue by developing an artificial intelligence-powered baby monitor capable of recognizing infant sounds and detecting their movements. It transmits information to a mobile application on the parents' phones and sends vibrational alerts through wearable device. The research involved advanced techniques such as Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) and Convolutional Neural Networks (CNNs) for classifying infant sounds in various environments. The results demonstrate the effectiveness of spectrogram analysis and CNNs in the proposed sound classification application. The developed architecture has the potential to offer a more comprehensive and accessible solution for parents with hearing impairments, contributing to the inclusion and well-being of all infants.

A deficiência auditiva é um desafio significativo que afeta a comunicação e a percepção de sons, especialmente para pais e mães. Este trabalho busca abordar essa questão desenvolvendo uma babá eletrônica com inteligência artificial capaz de reconhecer sons do bebê e detectar sua movimentação, transmitir informações para um aplicativo no celular dos pais e enviar alertas vibratórios através de um vestível. A pesquisa envolveu a utilização de técnicas avançadas, como “Mel-frequency cepstral coefficients” (MFCC) e Redes Neurais Convolucionais (CNNs), para a classificação de sons do bebê em diferentes ambientes. Os resultados demonstram que a análise de espectrogramas e o uso de CNNs são eficazes na aplicação da classificação de sons proposta neste trabalho. A arquitetura desenvolvida tem o potencial de proporcionar uma solução mais completa e acessível para pais com deficiência auditiva, contribuindo para a inclusão e bem-estar de todos os bebês.