案例:能否借助AI破译婴儿哭声?

作者:于长弘

全文共 4646 字 14 图,阅读需要 10 分钟

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哭闹是宝宝表达情感和寻求帮助的主要方式,也是一种健康的表现。就像在告诉父母:“我需要你!”,如果父母能够理解宝宝的需求并及时解决,会对宝宝的成长发育很有好处。

现实中的年轻父母有“辅助破译哭声”的需求么?

翻了翻各种育儿社区,截了几张图,大家可以换位思考,自行体会下。

一、简单调研

1.1 用户调研

为了迅速获取更多信息,牺牲精度飙速度,做了一轮4道选择题的迷你调研。

目标人群是曾经带过0-6个月宝宝的家长,未要求“正在6个月中”这一苛刻条件。

共采集到176份样本,情况如下:

a)父母判断啼哭原因的准确度

全部正确(22%):这些父母拥有绝对的自信,几乎不需要借助工具。通过访谈,我了解到他们能够准确判断的主要原因有两点:经验丰富+宝宝让人省心。给他们打个标签叫“胸有成竹型”,后面会用到。

多数正确(64.2%):大部分父母处于这种状态,打动他们需要一定的条件,卓越的用户体验是前提,同时要帮助他们提升诊断效率、准确率。给他们打个标签叫“经常找对型”。

很难找到(13.5%):有这么多父母面对宝宝啼哭不知所措,这里存在大量的机会可以挖掘。想想吧,中国人口基数这么大,13.5%的数量真的少么?他们的标签叫“困惑型”。

b)常见的啼哭原因有哪些

覆盖度:调研中设定的9种原因已经覆盖了95%的情况,排名最高的6种是饥饿口渴、尿布湿、要抱抱、困了、疾病和疼痛。另有5%的父母选择了其他原因,包括受到惊吓、身体被挤压等,这些原因可以通过一进步的调研来补全。

认知度:家长们认定的啼哭原因不一定符合真实情况。

举个例子,“本能运动”这个选项仅有17%的家长勾选。科学研究表明,任何一位宝宝的都曾因为“本能运动”而啼哭过,这个过程有助于宝宝生理和心理的发育,也是日后语言发育的一种启蒙。

“本能运动”与“要妈咪抱”的解决办法类似又不完全相同,一个是要逗逗,一个是要抱抱。二者的声学特征都富有节奏感,前者是响亮而后者是平和。这说明:帮助家长提升育儿认知,可能也是AI破译的可挖掘点之一。

c)父母对“破译啼哭APP”的感兴趣程度

该问题的条件是APP免费,样本的反馈完全超出预期:仅有6%的父母表示不会使用,53%的人愿意尝试,更有41%的人表示一定会使用。

对比几种类型的父母:不仅“困惑型”,就连“胸有成竹型”和“经常找对型”也对该技术抱有强烈的兴趣。

是啊,科技不就是帮人们偷懒么,能省点力为啥要绕弯呢?

这里的“免费”可能有一定的杀伤力,父母们的真实需求+对新技术的好奇心也发挥着强大作用。

由于调研维度有限、粒度不细、样本数量较少,没能得出更多有价值的结论。不过我们可以看到一定的需求和机会,借着这股动力,继续寻找类似的竞品。

1.2 竞品调研

a)模拟声音类

通过模拟胎儿在母体内听到的声音,来安抚宝宝。

这类产品的主要作用是安抚情绪,无法解决例如“生病”、“疼痛”、“尿布湿”等情况,治标不治本。

b)婴语翻译器

美国、中国台湾、西班牙、日本都有团队做过相关研究,程序通过分析哭声可给出肚子疼、尿布湿、想睡觉等原因。各团队都声明可覆盖95%以上的宝宝哭啼原因、准确度比人提高3倍等,但各团队找到的原因不一致。

此类产品目前未在大陆市场化,APP没找到可用的,独立设备倒是有,感兴趣的可以搜一下“贝客来婴儿哭声分析器”。这类产品已经是AI辩声的前辈了,其精准度、易用性、市场化均有提升空间。

c)人工智能类

2016年日本First-Ascent公司声称推出了一项以人工智能为基础的技术,可根据婴儿的哭声分析原因,并计划将该技术加入到APP中。我本文写到90%才看到这条新闻,继续查阅时发现:它没实验数据、没可用产品、没有本土化。

比较有趣的是,很多竞品是因为程序猿爸爸觉得带娃困难,才萌生了技术解决的想法。

下面就从这几方面做个浅析:科学合理性、工具定位、语音识别、数据准备、学习模型。

二、科学合理性

抛开那些竞品的干扰,推敲一下:【哭声特征】与【哭的原因】的关联到底可不可靠?如果二者之间具备真实的相关性,那是否意味着:无论映射逻辑多复杂,我们都有可能用机器学习拟合出预测模型?

2.1 经验常识

宝宝树这类育儿社区列举出大量听声音搞定哭闹的例子,百度经验中更是详细列举了15种哭声特点、原因以及解决办法,有经验的月嫂通过哭声能快速搞定婴儿——这些都说明:靠声音特征判断很可能OK。

2.2 专业研究

学术界对婴儿哭声含义的研究并不少,最前沿的甚至声称能诊断婴儿是否患有自闭症、脑损伤、神经类疾病和早产相关的疾病。

本文来自企鹅号 - 人人都是产品经理媒体

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