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La llegada de un bebé a una nueva familia requiere de un proceso de adaptación en la vida de los nuevos padres. Una de las mayores dificultades de este proceso de adaptación es entender el “lenguaje” del bebé.  Dunstan propuso un método que sugiere analizar los patrones de ruidos que el bebé realiza antes del llanto para asociarlos con una palabra (e.g., un bebé realiza dos sonidos fuertes cuando tienen hambre). Los métodos disponibles para el análisis del llanto infantil no toman en cuenta estos patrones previos al llanto ni otra información contextual que indiquen las necesidades del bebé.
En esta tesis, se propone entender los patrones de sonidos previos al llanto infantil y las variables contextuales asociadas para inferir el lenguaje de los bebés. Se propone desarrollar un sistema de captura selectiva que les permita a los padres de familia grabar sonidos previos al llanto del bebé y asociar información contextual. Los resultados de la evaluación sumativa de este sistema servirán como base para proponer el “vocabulario” del bebé y encontrar las características que permitirán crear un método para la inferencia del lenguaje del bebé. Se propone desarrollar un algoritmo para estimar el lenguaje del bebé y probarlo en un escenario concreto.
Las tecnologías probables a utilizar en esta tesis incluyen un smartphone o tableta android. Los métodos de investigación probables a utilizarse en esta tesis incluyen: métodos de investigación para el diseño formativo y evaluación sumativa, desarrollo de tecnología de cómputo ubicuo, y algoritmos de reconocimiento de sonidos.

Project participants

 
Efrain Rincon, Master Student (see more about efrain …)
e: kriseq2[at]gmail[dot]com

Monica Tentori, Ph.D., Assistant Professor (see more about monica …)
e: mten …

In collaboration with Khai Truong (U. of Toronto), Gillian R. Hayes (UC Irvine) and Karen P. Tang (UCI)

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