Des chercheurs utilisent l’IA pour décoder le langage secret des aboiements des chiens

Jun 07 2024
Une nouvelle étude montre comment les modèles d’IA peuvent être utilisés pour révéler des informations sur les chiens en fonction de leurs aboiements.

Les chercheurs utilisent des modèles d'IA entraînés sur la parole humaine pour décoder le langage secret des chiens . L'étude provient de chercheurs de l'Université du Michigan, de l'Institut national d'astrophysique du Mexique et de l'Institut d'optique et d'électronique. Les résultats prometteurs, présentés la semaine dernière lors d'une conférence internationale, montrent comment les modèles d'IA actuels pourraient être la clé de la compréhension du langage animal, au moins dans une certaine mesure.

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"Il y a tellement de choses que nous ne savons pas encore sur les animaux qui partagent ce monde avec nous", a déclaré Rada Mihalcea, directrice du laboratoire d'IA de l'Université du Michigan, dans un communiqué de presse . "Les progrès de l'IA peuvent être utilisés pour révolutionner notre compréhension de la communication animale, et nos résultats suggèrent que nous n'aurons peut-être pas à repartir de zéro."

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L'étude utilise un modèle vocal d'IA de pointe, Wav2Vec2, pour identifier l'émotion, le sexe et la race d'un chien derrière un aboiement donné. Les chercheurs ont utilisé deux ensembles de données différents pour la formation et ont comparé les résultats : l’un a été formé à partir de zéro uniquement sur les aboiements de chiens, et l’autre a été pré-entraîné sur la parole humaine, puis affiné sur les aboiements. Le modèle pré-entraîné sur près de 1 000 heures d’enregistrements de parole humaine a fait mieux. Les chercheurs ont ensuite affiné ce modèle sur un ensemble de données composé de vocalisations (aboiements) de 74 chiens : 42 Chihuahua, 21 Caniches français et 11 Schnauzer.

Ce modèle d'IA formé sur des humains et des chiens était capable d'identifier l'émotion d'un chien avec une précision de 62 %, sa race avec une précision de 62 %, son sexe avec une précision de 69 % et d'identifier un chien particulier parmi un groupe avec une précision de 50 %. Tous ces scores ont dépassé le modèle d'IA qui vient d'être formé sur des chiens, ce qui suggère que les sons et les modèles dérivés de la parole humaine peuvent potentiellement servir de base à la compréhension des animaux.

En essayant de comprendre l'émotion derrière l'aboiement d'un chien, les chercheurs émettent l'hypothèse que la vocalisation d'un chien est liée à son contexte. Les preuves existantes suggèrent que les sons émis par les singes et les chiens de prairie peuvent être prédits en fonction du contexte de la situation dans laquelle ils se trouvent. Certaines des émotions que les chercheurs tentent d'attribuer aux chiens dans cette étude sont les aboiements agressifs, les aboiements normaux, les cris négatifs et grognements négatifs. Même si les chiens ressentent probablement beaucoup plus d’émotions, ces bruits étaient largement disponibles dans leur ensemble de données.

"En utilisant des modèles de traitement de la parole initialement formés sur la parole humaine, notre recherche ouvre une nouvelle fenêtre sur la manière dont nous pouvons exploiter ce que nous avons construit jusqu'à présent en matière de traitement de la parole pour commencer à comprendre les nuances des aboiements des chiens", a déclaré Mihalcea.

À l’avenir, les chercheurs déclarent qu’ils aimeraient tester davantage de races, d’émotions et d’espèces pour comprendre l’étendue de cette technologie. C’est la première fois que des modèles de parole humaine sont utilisés pour décoder les communications animales, et cela pourrait jeter les bases de la compréhension du langage animal. Bien que cette étude ne soit certainement pas définitive dans la compréhension de la signification de tous les aboiements de chiens, les chercheurs y voient une étape prometteuse dans cette direction.