“No campo da observação, a sorte favorece apenas a mente preparada”. Louis Pasteur
Nos primeiros meses de vida, quando as crianças não conseguem falar, choram sempre que têm um problema. Choram se estão com fome, se têm dores de estômago, se estão cansados, se têm calor e assim por diante. Embora estes problemas possam variar, para os seus pais o choro parece sempre o mesmo. Os pais que não sabem interpretar o choro dos filhos também não sabem o que fazer para os ajudar. A vida de um bebé pode ser difícil, mas a vida de um pai também não é propriamente fácil.
O problema do choro dos bebés é tão antigo quanto o tempo, no entanto, foi investigado pela primeira vez a fundo apenas a partir dos anos 60. Ole Wasz-Höckert, professor universitário em Helsínquia, provou que existiam quatro categorias de choros (gritos) infantis, coincidindo com as suas necessidades [1] e propôs um método através do qual os pais se poderiam formar para reconhecer cada um deles. Os estudos de Wasz-Höckert impressionaram o mundo académico na altura, mas o seu método provou não ser tão eficaz: os pais conseguiram compreender os choros (gritos) dos seus bebés apenas 33% do tempo (o que é apenas um pouco melhor do que lançar os dados). Contudo, 30 anos mais tarde, a sua teoria foi introduzida em algoritmos de Inteligência Artificial que foram capazes de interpretar automaticamente os gritos dos bebés com uma taxa de sucesso de até 70%. Assim, surgiu uma solução prática – um microfone ligado a um PC foi colocado perto da cama do bebé, a fim de exibir o problema correspondente. No entanto, a taxa de sucesso era muito pequena para que um produto comercial surgisse. Os pais ainda estavam por sua conta.
Em 1998, surgiu uma nova teoria sobre o choro infantil. A soprano Priscilla Dunstan notou que o choro do seu bebé Thomas começavam cada vez com certos sons que diferiam ligeiramente em função da situação. Os sons pareciam ser quase sempre idênticos, mas Priscilla – com o seu ouvido musical – conseguiu traduzi-los em palavras: “Neh” = fome; “Eh” = necessidade de arrotar; “Oah” = cansaço; “Eairh” = dor de barriga baixa; e “Heh” = desconforto físico. A descoberta de Priscilla poderia ter permanecido desconhecida se o seu pai, que trabalhava para a New South Wales University de Sydney, não tivesse intervindo. Ele iniciou um estudo com 400 bebés e observou que os sons que eles emitiam antes de chorar eram semelhantes, estando relacionados a certas necessidades. Por serem fisiológicos, é normal que os sons sejam os mesmos para todos os bebés. Assim, o estudo demonstrou a existência de uma linguagem com a qual os bebés comunicam as suas necessidades. Isto foi chamado de Dunstan Baby Language. Foi um grande sucesso entre pais de vários países.
Pode parecer uma ideia simples, o facto de crianças muito pequenas chorarem de forma idêntica independentemente da sua etnia, mas a universalidade da linguagem do bebé só começou a ser provada a partir de 2018. Uma equipa de investigação da Roménia produziu um algoritmo que categoriza os choros (gritos) infantis com uma taxa de sucesso de 89%. O algoritmo foi então verificado e melhorado por investigadores da Indonésia, Índia e Estados Unidos, resultando numa taxa de sucesso de 94,7% [4-6]. O mesmo algoritmo de IA treinado a partir de uma base de dados de gravações de crianças australianas também funcionou muito bem com gravações áudio de bebés da Roménia. A Memobooks Press apoia este projeto e convida qualquer pessoa com interesse neste assunto a ajudar, completando a base de dados. Se trabalha na área neonatal, por favor contacte-nos no endereço da editora.
Memorando
Agradecimento: Os direitos de autor mundiais dos Descritores Fonéticos do Bebé Dunstan NEH, OWH, EH, EAIRTH, HEH e quaisquer variações menores são © Dunstan Baby Pty Ltd 1998-2021. Todos os Direitos Reservados.
Bibliografia
[1] O. Wasz-Höckert, T. Partanen, V. Vuorenkoski, K. Michelsson, E.V. “The Identification of some Specific Meanings in Infant Vocalization”, Cell. Mol. LifeSci 20(3), 154 (1964)
[2] Mukhopadhyay, J., Saha, B., Majumdar, B., Majumdar, A.K., Gorain, S., Arya, B.K., Bhattacharya, S.D., Singh, A.: An evaluation of human perception for neonatal cry using a database of cry and underlying cause. In: 2013 Indian Conference on Medical Informatics and Telemedicine, ICMIT 2013 (2013).
[3] E. Franti, I. Ispas, and M. Dascalu, “Testing the Universal Baby Language Hypothesis – Automatic Infant Speech Recognition with CNNs,” in 41st International Conference on Telecommunications and Signal Processing TSP 2018, pp. 1–4, 2018.
[4] T. N. Maghfira, T. Basaruddin, A. Krisnadhi, “Infant cry classification using CNN – RNN”, in Journal of Physics Conference Series, April 2020.
[5] Chunyan Ji, Sunitha Basodi, Xueli Xiao, and Yi Pan, Infant Sound Classification on Multi-stage CNNs with Hybrid Features and Prior Knowledge, Springer Nature Switzerland AG 2020, AIMS 2020, LNCS 12401, pp. 3–16, 2020, https://doi.org/10.1007/978-3-030-59605-7_1
[6] Noreen Iftikhar, Dunstan Baby Language, Healthline, June 29, 2020, https://www.healthline.com/health/baby/dunstan-baby-language#does-it-work
