미국의 노던 일리노이 대학교(Northern Illinois University)와 뉴저지 대학교(The College of New Jersey)의 연구진은 IEEE / CAA 저널 오브 오토메티카 신카(IEEE / CAA Journal of Automatica Sinica)에 아기의 울음소리를 구별하는 기술 논문(ieee-jas.org/article/doi/10.1109/JAS.2019.1911435?viewType=HTML&pageType=en)을 게재했다. 숙련된 부모, 소아청소년과 의사, 보육 전문가 등은 훈련과 경험을 통해 울음소리를 구별할 수 있지만, 경험이 없는 부모는 해석하기 힘들다. 울음은 질환과 관련될 수도 있어서 비정상적인 울음 신호의 감지와 인식은 매우 중요하다. 자동 음성 인식에 근거한 특정 알고리듬을 사용해 아기 울음소리의 특징을 감지하고 인식한다. 시끄러운 환경에서도 정상, 비정상적인 울음 신호의 의미를 구별할 수 있는 알고리듬을 설계했으며, 빅데이터(Big Data)를 효율적으로 처리하는 방법으로 압축 감지(Compressive Sensing) 기술을 사용했다. 파형과 시간 주파수를 통해 녹음된 울음소리를 분석하고, 신호 감지 및 세분화를 통해 패턴을 추출한다. 언어화할 수 없는 울음의 구체적인 원인을 분석한다면 한밤중에 응급실에 가야 하는지 아침까지 기다렸다가 가는 것이 좋은지 등의 판단에도 도움을 주며 병원에서의 진단도 쉬워질 수 있다. 울음소리를 분석해 아기의 요구 사항을 충족하고 부모에게 아기를 진정시키는 적절한 방법을 제공한다. 또한, 부모나 보호자가 아기의 울음소리를 잘못 이해하지 않도록 도와줌으로써 아기의 스트레스와 부모의 부담을 줄인다.

Infant Cry Language Analysis and Recognition, Lichuan Liu, Wei Li, Xianwen Wu, Benjamin X. Zhou(2019/05)