准确率可达-70科学家利用-ai-解读狗的叫声
来自密歇根大学的科研团队与墨西哥的国家天体物理、光学和电子研究所（INAOE，位于普埃布拉）携手进行了一项研究，揭示了原先设计用来训练人类语音的AI模型竟可作为构建动物交流模型的基础。
密歇根大学人工智能实验室的领军人物Rada Mihalcea指出，人工智能在捕捉语音的微妙特征方面已取得显著进展，能够分辨出音调、音色和口音的微小差异。基于这些研究成果，现在的人工智能甚至能解读狗的叫声。
创建此类动物声音分析AI模型的关键挑战之一，源于公开数据的不足。相较于丰富的人类语音记录资源，获取动物的声音数据要复杂得多。
团队探索性地采用了类似收集人类语音数据的方法来记录狗的叫声信息，他们广泛搜集了来自74只不同种类、年龄段和性别的狗狗在各种情境下的吠叫、咆哮和呜咽声音。
这些收集到的声音数据被团队应用于构建解析人类语言的机器模型，该模型能深入理解犬类的沟通方式。在一系列的测试中，此模型展现出了高达70%的精确度。
Rada Mihalcea 认为，人类语音中的声音特性和模式能为解析和理解动物的声音提供重要的声学基础。据团队的其他研究者所述，更深入地洞察动物各种声音的微妙差异，有助于我们更准确地解读它们的情感状态和生理需求，进而做出更恰当的响应。
据了解，相关实验成果已在全球知名的2024年计算语言学与语言资源评估国际会议上公开发布。以下是论文链接：（此处请插入论文链接）
https://arxiv.org/pdf/2404.18739
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