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作品名称：婴儿哭声识别系统
学校名称：山东理工大学
参赛队伍：做的都队
队伍编号：222258
参赛学生：杨圣涛苏令昕胡敬博
指导老师：刘学磊
投票日期：2025年10月10日 00:00->2025年12月15日 00:00
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详细说明

该设计以婴儿哭声为研究对象，基于丹斯婴儿语言理论（婴儿哭声需求表达规律且分类型），融合音频处理与深度学习技术，旨在精准识别哭声中的需求信息，缓解育儿压力，保障婴儿身心健康。

系统核心采用STM32F103微控制器（ARM Cortex-M3内核，低功耗且外设丰富）与FreeRTOS操作系统（支持多任务调度与同步通信，搭载CNN+RNN的卷积循环神经网络模型 ——CNN自动提取哭声频谱、音色等静态特征，RNN 处理哭声时间序列动态信息，结合MFCC特征提取技术，有效弥补传统CNN在时频域特征捕获与序列信息处理上的不足，识别准确率超 90%。

硬件层面，由四大模块构成：哭声采集检测模块（麦克风+ADC0808转换器，完成模拟信号转数字信号）、信息处理模块（STM32F103为核心，含电源、复位、时钟电路）、显示模块（LCD屏显结果+声光报警装置）、通信模块（UART接口，可接HC-05蓝牙模块推送信息至父母手机），PCB布局布线注重抗干扰与实用性。

软件端分为嵌入式与微信小程序两部分：嵌入式端含系统初始化、信号采集（10ms 定时触发ADC转换）、处理识别（滤波、归一化、MFCC提取）、功能控制等模块；小程序端基于微信开发者工具与VS Code开发，支持录音上传识别，后端用TensorFlow/Keras构建模型，MySQL存储数据，实现便捷操作。

该系统应用场景广泛，可用于家庭育儿（辅助新手父母高效响应需求）、母婴机构（提升护理效率与服务品质），还能作为核心模块嵌入智能婴儿床等设备。