基于Tiny AI技术的婴儿哭声事件离线检测方案

该Tiny AI模型由Aizip基于Arm Cortex/Risc V微处理器上进行开发，实时运行Aizip Tiny AI婴儿哭声检测算法库。实现了离线检测婴儿哭声，并个性化定制报警逻辑的功能。解决方案充分利用开发板硬件资源，对板载数字麦克风采集到的高保真音频进行处理，通过Aizip的婴儿哭声检测算法得到检测结果，再根据用户定制逻辑进行亮灯和串口打印报警，可以快速落地到嵌入式设备。

资源消耗

AI婴儿哭声识别算法占用Ram：13KB，Flash: 115KB

性能表现

在咪头哭声音量65db~75db范围内时，识别率可达94%以上，12小时误识别小于1次。

应用场景

该方案可以应用在婴儿监护仪，以及其他家庭智能监护产品上，配合视频实时监控，以及声光等功能，可以实时在线监测婴儿哭闹状态，及时提醒家长照看。

方案特点

对婴儿哭声进行实时监测，并能根据模型输出结果个性化定制报警逻辑。算法采用CRNN模型框架，结合了卷积神经网络（CNN）在提取局部特征方面和循环神经网络（RNN）捕捉长期依赖关系的优势，结合两者可以同时捕获局部特征和全局序列信息，并且能够通过端到端的学习来实现对数据的有效特征学习。

关于Aizip

Aizip （Aizip.ai）是应用于物联网市场端计算的人工智能（Tiny AI）设计领导者，总部位于美国硅谷，并在中国上海及欧洲德国设有办事处。公司创始团队来自于斯坦福、伯克利、CMU、MIT等全球知名高校。

公司凭借突破性的轻量化神经网络架构，以及一系列具有自主知识产权的自动化设计优化工具，Aizip 设计出具有卓越性能的轻量化深度神经网络（DNN），并在音频AI、视频AI、传感器AI等领域有诸多应用，自2020年成立以来，Aizip 获得了业界多项奖励，是ST，Renesas，ADI，Bosch等多家业界龙头企业的深度合作伙伴。

审核编辑 黄宇