钻研职员正在测试利用 AI 来解读狗的啼声是在玩耍还是在生气。与此同时，钻研职员还测试利用 AI 识别狗的春秋、性别和品种。密歇根大学的钻研职员与位于普埃布拉的墨西哥国家天体物理、光学和电子钻研所（INAOE）合作开展了这一钻研，发现最初用于训练人类语音的 AI 模型可以作为训练植物交换模型的起点。图源 Pixabay密歇根大学人工智能实验室负责人 Rada Mihalcea 表示，人工智能在了解语音的微妙之处方面有了显著进步，可以区分调子、调子和口音的细微差别，可凭借这些钻研基础来了解狗吠。开发这种阐发植物发声
钻研职员正在测试利用 AI 来解读狗的啼声是在玩耍还是在生气。与此同时，钻研职员还测试利用 AI 识别狗的春秋、性别和品种。
密歇根大学的钻研职员与位于普埃布拉的墨西哥国家天体物理、光学和电子钻研所（INAOE）合作开展了这一钻研，发现最初用于训练人类语音的 AI 模型可以作为训练植物交换模型的起点。
图源 Pixabay
密歇根大学人工智能实验室负责人 Rada Mihalcea 表示，人工智能在了解语音的微妙之处方面有了显著进步，可以区分调子、调子和口音的细微差别，可凭借这些钻研基础来了解狗吠。
开发这种阐发植物发声 AI 模型的主要障碍之一，是缺乏公开可用的数据。虽然有许多资源和机会来记录人类的语音，但从植物身上网络数据更加困难。
团队测试利用收罗人类语音数据的方式来收罗狗的啼声信息，各种情况下网络了 74 只不同品种、春秋和性别狗狗的吠叫、咆哮和呜呜声。
团队将收罗到的这些声响信息用于阐发人类语音的机器模型中，模型可以很好地了解狗之间的交换，模型在各种测试中准确率达到 70%。
Rada Mihalcea 表示，“来自人类语音的声响和形式可以作为阐发和了解其他声响（如植物发声）的声学形式的基础”。团队其他钻研职员也表示，更好地了解植物发出各种声响的细微差别，可以改善人类对其情感和身体需求的解释和反应。
据悉实验结果在 2024 年计算语言学、语言资源与评估国际联合会议进行了展示。IT之家附论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2404.18739