Используя машинное обучение, ученые сделали значительный шаг вперед в понимании собачьей вокализации. Исследователи записывали лай, рычание, вой и скулеж 74 домашних собак в различных ситуациях, что позволило выделить 14 различных типов собачьих звуков, включая "позитивные визги" во время игры и "агрессивный лай на незнакомца", сообщает ИА UssurMedia.
Для анализа данных ученые использовали модель искусственного интеллекта, изначально разработанную для распознавания человеческой речи. Интересно, что ИИ, обученный на звуках человеческой речи, смог идентифицировать конкретных собак в 50% случаев, тогда как модели, обученные только на собачьих звуках, достигли успеха лишь в 24% случаев.
По словам одного из авторов исследования из Мичиганского университета, это открытие свидетельствует о том, что акустические паттерны, полученные из человеческой речи, могут быть использованы для анализа и понимания других звуков, таких как вокализация животных.
В следующем этапе эксперимента нейросеть пыталась различать породы собак по их лаю. Более половины участвовавших в исследовании собак были чихуахуа, и программа смогла правильно идентифицировать их по звуку в 75% случаев, передает портал Naukatv.ru (18+).
Затем ИИ был представлен с незнакомыми ему собачьими звуками, чтобы интерпретировать их в соответствии с обнаруженными ранее 14 типами. Модель успешно справилась с задачей в 62,2% случаев. Некоторые звуки, такие как злобное ворчание, были распознаны с высокой точностью — 90,7%, тогда как "негативные визги" оказались сложнее для ИИ, и их точность составила лишь 45,26%.
Это исследование открывает новые горизонты в понимании вокализации животных и может привести к дальнейшему развитию технологий, позволяющих более глубоко анализировать и понимать коммуникацию между животными и человеком.
