没有什么比听到婴儿的哭声更让妈妈揪心的了，对于那些还不能说话的婴儿来说，哭声是他们唯一表达不适的方式。但是婴儿到底哪儿不舒服了，则需要敏感的妈妈慢慢去从哭声或者其他表现中体会。特别需要注意的是，婴儿的哭声常常会隐藏一些不可忽视的疾病信息。
近日，一些试图翻译宝宝哭声的手机应用程序陆续在海外面市，这对于有小宝宝的家庭来说，可算是一个福音。手机应用程序可以理解宝宝们“无法说出”的需求，通过对婴儿哭声的分析和对比，有可能揭露出婴儿潜在健康问题，让一些疾病得到及早的治疗。这些医疗领域的革新，都可被视为在大数据时代，智慧医疗的具体体现。
1、机器翻译宝宝的哭声
婴儿用哭叫吸引大人的注意，并得到想要的东西。但是，在有些情况下，他们发出的声音还可以提供疾病线索。
你的宝宝是饿了、困了还是不舒服？近来，一款名为“婴语翻译机”的手机应用程序宣称知道这个问题的答案。中国台湾大学医学院云林分院的开发人员介绍，该程序可以告诉用户不到半岁的婴儿哭泣的原因。分析婴儿哭声的频率、查找其中细微的起伏，接着与已记录的哭声模式进行对比，就可以发现婴儿哭闹的原因。通过用户的反馈，程序可以评估当前的“翻译”准确与否，并学会更精确地猜测婴儿的需求。据称，目前该程序对新生儿哭泣原因的猜测准确率高达92%，但是针对更大一点的孩子，准确性会降低。一家西班牙公司不久前也推出了类似的产品，他们的“宝宝哭声翻译机”可以在智能手机上运行，仅需几秒钟便可以推断出宝宝的状况，同时还会给出安抚小家伙的相关建议。
当然了，没有什么算法能够替代为人父母的准确直觉。但对哭声的分析能为孩子的看护人减轻压力，甚至为医生提供帮助。过去的几十年，研究者发现婴儿的啼哭蕴藏着丰富的信息。除了像手机应用开发者们一样关注宝宝们的需求之外，科学家也一直致力于找出宝宝哭声背后潜在的健康问题。在婴儿的声音中，他们仔细地寻找神经损伤及遗传缺陷的征兆。这种诊断方法优势巨大，有了它，婴幼儿就不用接受一些不舒服甚至有危险的检查了。
2、破译疾病信号
法国儿科医生热罗姆·勒热纳是这类研究的先驱。1960年，他发现有些宝宝的哭声声调很高，几乎像猫叫一样，而这恰恰是一种类似唐氏综合征的遗传缺陷。勒热纳恰当地把这种疾病命名为“猫叫综合征”。这种尖叫其实是婴儿喉部发育不良导致的。患儿还会表现出多种症状，包括生长缺陷、肌营养不良、头长脸圆等等。医生们常常要用基因检测的方式才能确诊疾病，但猫叫一样的哭声仍然是最清晰迅捷的指示信号。
人类发出的所有声音几乎都用到了喉。喉是呼吸系统的一部分，是咽喉与气管分开的部位。喉与声带一起帮助我们发出声音和语言。一切声音都是通过声带周围的肌肉收缩而实现的。当气体从肺内呼出，紧绷的声带便产生振动，从而发出声音。声带的紧绷度越高，声调越高——健康新生儿在哭的时候一般每秒产生250~450次振动。
从很多方面来说，每个孩子的哭声都是独特的。音调的高低取决于声带与喉部的关系，两者共同形成“主频”，这是每个人发声的基础。但人的声音并非静态，而是可以在一定范围内调节。音量、节奏以及外在的音色等特性形成了人声频谱内的各种变化。这些声音特点主要由喉部下方的区域塑造，包括膈肌、肺和胸腔。声道上半部分的主要作用是精细调节：放大部分频率的同时维持或者抑制另一些频率。正是这种复杂的相互作用机制创造出整个人类的声音频谱。
哭的神经冲动发起于大脑的边缘系统和下丘脑。这些区域产生的神经信号进一步扩散到其他脑区，比如脑干和小脑，它们参与声音形成的协调工作。然后信号再通过脊髓内的神经纤维下传至声带的肌肉、喉部、胸腔和胃。就像管弦乐队那样，不同部位各司其职，最终发出声音。任何一员未尽其责，声音就不协调。有些脑损伤干扰了这种复杂的相互作用，婴儿的哭声因此出现变化。
3、更精细化的技术
分辨哭声中的异常，需要使用比聆听更精细的方法。科学家利用技术手段将声音按成分分解，这样即使最小的异常（不规则变化）都会被识别。在2013年，布朗大学的工程师和医生宣称，他们开发出一个频率分析仪器，该仪器可以筛查婴儿声音中的80种声学特性。据称，其中每一个特性均有可能隐含健康相关的信息。
他们的分析分两步。首先，该软件将记录到的哭声剪成12.5毫秒的小片段，然后利用这些片段，分析声音的频率、音量和声带振动程度。第二步，研究人员根据自身经验，将记录中的片段分类为“持续发声”“空白”和“间断的尖叫”几个类别。最后，该软件分析录音之中的各种特质，比如哭声之间的停顿、平均音高和一段时间里的音调变化。斯蒂芬·申科夫是罗德岛妇幼医院的儿科医生，也是该软件的开发者之一。他认为此项分析具有广阔前景，有利于自闭症的早期诊断。他解释道：“之前我们已经知道自闭症患儿会产生出一些特殊的声音。”除了自闭症，还有许多疾病也是能够通过宝宝哭声进行诊断的。举例来说，产伤和脑损伤，是婴儿出生时很少见的情况，诊断起来十分棘手。斯蒂芬认为，哭声分析也许能够帮助医生更早地发现这类特殊患儿。这样的话，医生便可以仔细监测患儿，迅速应对突发状况。
用布朗大学精神病学家、这项声学分析的主要研究人员巴里·莱斯特的话来说，婴儿的哭声就像“通向大脑的窗口”。莱斯特从20世纪70年代就开始研究婴儿的哭声，那时的设备远不如2013年他参与开发的仪器那么精密。当时的研究者还需要以简单的频谱图也就是声音频率的图像呈现为基础进行工作。当时的研究人员分析图表时基本上都是手动计算，尽管条件有限，也还是有了不少重要发现：20世纪60年代，长岛犹太医学中心的文森特·R·菲西凯利和塞缪尔·卡列利茨推断，频率分析结果中特殊的不规则变化表明新生儿有脑损伤。这些脑损伤婴儿的哭声格外尖锐，非常短促，还有特征性的双音。此外，这些婴儿对痛觉刺激的反应也比较迟钝。
数年后，以芬兰赫尔辛基大学的儿童保育专家卡塔琳娜·米克尔松为首的一个研究团队发现了婴儿哭声和疾病的另一个联系：异常的刺耳哭声与不规律的基频同时出现，就意味着更高的窒息死亡风险。
此后，她又找到几种综合征也伴有婴儿哭叫异常，包括脑炎、脑积水和克拉伯病——又称婴儿家族性弥漫性硬化，一种由基因缺陷导致的进行性神经损伤，有时会引起患儿的一阵阵尖叫。
婴儿猝死综合征（SIDS）没有明确病因，也没有任何早期症状。由莱斯特和波士顿大学的迈克尔·J·科温带领的研究团队决定从婴儿哭声中筛查预警信号。在1995年的一项大型研究中，该团队记录了20000个健康新生儿的哭声，并用计算机分析其中的异常。在研究期间，有12个婴儿死于婴儿猝死综合征。通过这12个婴儿的哭声录音，研究者发现了这些不幸婴儿的共同特征。但是由于其他很多孩子们也具有相同特征的哭声，所以尽管该方法鉴定出了一种危险人群，但因为有太多的假阳性，并不适用于常规的医学筛查。
4、孕期药物摄入
20世纪70年代，研究人员开始关注妊娠期药物滥用是否影响婴儿的哭声。一个由纽约西奈山医学院的乔治·布利尼克带领的团队发现，对阿片类药物成瘾的母亲所生的小孩哭声声调更高。20年之后，莱斯特对这一观察结果产生了兴趣，决意进一步研究其中的关系。随后几年时间里，他带领团队对一些在母亲子宫里就接触了大麻、酒精、阿片和可卡因的婴儿展开研究，观察到多种反常的哭叫模式，比如极其尖锐的哭声，大量短促的停顿。这些特征，加上其他不规则发声，清楚地指明这些婴儿在控制呼吸和声道方面有问题，而这些变化很可能是神经系统发育缺陷和神经元损伤造成的。
孕期母亲的药物摄入对婴儿哭声的影响，仍是哭声分析领域中的一个热点。自20世纪70年代以来，研究该现象的技术有了大幅度的进步。2014年，美国南卡罗莱纳大学的菲利普·S·泽斯金和同事使用现代声音记录和分析设备，发现母亲在孕期摄入可卡因会对婴儿产生不同的效应，具体影响主要取决于性别：受影响的男婴尖叫声更高，并且会发出反常的刺耳声音；而女婴的哭声音量变低，重复较少，停顿更长。
应激刺激通过不同方式影响男性和女性，这是过去就知道的。科学家也早就猜测，在子宫内接触到可卡因对婴儿的影响会有性别差异。他们当时发现，女孩表现出对环境的敏感性降低，而男孩表现为长期刺激过度。直到最近，申科夫和莱斯特发现了一个也许能够解释这种区别的因素。2016年6月，他们发表的一篇文章称，尖叫的音调取决于一个基因的表达，而该基因与身体应激反应的形成有关。他们由此找到了婴儿出生前药物戒断的效果与婴儿啼哭声之间的关联。
5、未来的诊断工具
经过数年时间，研究者已经分析出一系列尖叫特征。除了持续时间、音量和中断等明显的特征外，科学家还观察了主调音、叠加音、变异度及发音困难（比如声音嘶哑和刺耳等）。针对每个特点，他们都调查了与正常值的偏离程度。单一的缺损——比如调节呼吸系统或者声带有问题——常常引起反常的哭叫模式。但这些发现目前尚不足以用于准确地诊断疾病。很多情况下，好几种疾病对哭声有相似的影响；相反，不同的异常表现有时也可能是同一病因造成。医生能够从哭声中检测到异常的特征，但必须深入检查才能得出明确的诊断结果。
由于上述限制，婴儿哭声分析目前还没有应用于临床。申科夫相信更多的有效性研究会让医生们最终接受这项技术。他希望，“哭声分析有朝一日会成为评估自闭症等疾病风险的一项独立诊断工具，或是全套诊断方案中的一部分”。在那之前，可能最好的办法就是相信你为人父母的直觉，尝试解读宝宝哭声背后的信息。如果你理解错了宝宝的意图，也可以反复试错：喂奶、抱抱、唱歌。毕竟手机应用能提供的建议也不过如此
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