Како функционишу апликације за превођење мачјег говора?

Вероватно сте видели апликације за које се тврди да преводе оно што ваша мачка говори. Али могу ли заиста превести мијаукање ваше мачке на енглески? Кратки одговор је да, некако. Тешко је због тога колико је јединствени „језик“ сваке мачке, али они се могу прилично приближити модерној технологији.

Мачке апликације за превођење попут МеовТалк користе облик препознавања говора који наглашава машинско учење. Погледајмо изблиза.

Препознавање говора и машинско учење

Препознавање говора ради снимањем говора и претварањем звука у датотеку дигиталних података. Кодира податке попут висине и запремине као тачке података које апликација може да анализира и пореди са значењима. ДПА микрофони објашњава да ове тачке података могу изгледати веома различито у зависности од позадинских звукова и начина на који се изговара реч.

Препознавање гласа понекад узимамо здраво за готово, али то је невероватан подвиг технологије. Нарочито с обзиром на то колико је људски говор сложен. Као

Научник Објашњава да свака реч укључује широк спектар звукова или „фонема“ уклопљених један у други. Веома је тешко добити рачунар да разуме говор. Нова граница мачјих звукова биће још тежа.

Апликације које користе препознавање говора програмиране су са „речником” речи који се назива скуп података. Апликација затим подудара ваш говор са најближом опцијом у свом речнику података.

Када погреши, исправите је и она чува те податке за следећи пут. Ово је део машинског учења. На тај начин програм учи да препознаје говор чак и када није идентичан скупу података са којим је започео.

Повезан: Шта су алгоритми машинског учења? Ево како раде

Препознавање гласа и даље има проблема, посебно са говорним манама и нагласцима. Неке компаније јесу побољшање машинског учења за превазилажење ових проблема, ипак. Временом машинско учење може претварање препознавања говора у моћно средство.

Тако препознавање говора функционише за људе. Али да ли то делује код мачака?

Препознавање говора вс. Меов Рецогнитион

Прво, морамо да схватимо зашто се превођење одређене врсте мијаука као „гладан сам“ разликује од анализирања људског говора. Проблем је углавном у томе што се мачја комуникација више ослања на невербалне знакове попут држања тела. Други проблем је одсуство универзалног „мачјег језика“.

Према АСПЦА, одрасле дивље мачке никада не мјаучу једни о другима, већ само о људима. Друга истраживања аутора хумано друштво додаје да се ти звукови „не јављају у вакууму“. Морамо их тумачити заједно са говором тела и другим контекстима. У многим случајевима су ти тихи сигнали једина разлика између мијаука који значе „Гладан сам“ и оног који значи „Желим да играм“.

Уз овај проблем, ниједна мачка нема исти језик. Мачке развијају персонализоване „језике“ за своје власнике. То се делимично заснива на имитацији гласа власника, а делом на личности мачке. Ниједна мачка не звучи исто, чак и када преноси исту жељу или потребу. Па, како се говорни речник једне апликације може превести за све њих?

Флексибилно машинско учење за мачке

Иако неколицина виртуелних асистената воли Ото покушај разумевања тона и осећања, препознавање говора је и даље страшно код невербалних сигнала. Али то не значи да их је немогуће протумачити.

МеовТалк користи флексибилнију врсту машинског учења како би решио ове проблеме.

Преузимање: МеовТалк фор Андроид | иОС (Бесплатно)

Меовталк је створио Јавиер Санцхез, који је такође радио у Алека тиму. Апликацију је замислио као корак ка паметним огрлицама. Ове огрлице преводе звукове мачака у људски говор, ослањајући се на сложене стратегије машинског учења како би помогле људима да боље разумеју и брину о својим мачкама.

Тим МеовТалк надокнадио је проблеме јединствености стварањем специфичнијих профила за сваку мачку. У апликацији региструјете сваку мачку посебно. Наука Норвешка извештава да мачићи мјаучу другачије од одраслих мачака, па апликација такође тражи рођендан мачке. Сваки профил генерише јединствену мрежу података за мачку, која укључује мало дубоког учења у машинско учење.

Повезан: Дубоко учење вс. Машинско учење вс. АИ: Како иду заједно?

За речник, МеовТалк у свом скупу података започиње са 10 звучних профила. Свака има различита значења, попут „срећан“ или „лов“. Када апликација зачује звук и погрешно га схвати, можете га исправити или створити нову интерпретацију.

Исправљање говори апликацији да основни речник замени новим звуком.

На пример, можете рећи апликацији да подудара „Лов“ са кратким цвркутом уместо са дугим риком. Ова врста корекције је кориснија од додавања више звукова како би се подударали са једним значењем на начин на који срна препознаје говор, што би било као да апликацији кажете да дуго урлање и кратко цвркуће обоје значи „Позив мајке“.

Машинско учење у апликацијама за препознавање говора обично се одупире овој врсти преписивања. Било би то попут покушаја да научите Сири да када кажете „технолошки блог“ заиста мислите „крушка“. Али флексибилнији облик машинског учења који користи МеовТалк може више да се носи са овом исправком лако.

Стварање нове интерпретације додаје значење које претходно није било кодирано. На пример, ако ваша мачка има одређени позив када жели своју омиљену играчку, можете додати „Желим свог миша“ као опцију. Слично је додавању речи у ваш речник за аутоматско исправљање.

Повезан: Како да дефинишете сопствене речи за аутоматско исправљање на Андроид-у

Временом можете развити високо персонализовани профил говора за своју мачку. На крају, можда је чак и довољно софистициран да буде користан за оне који мазе или да решава проблеме у понашању. Ако ништа друго, помаже власницима мачака да постану пажљивији према својим кућним љубимцима.

Пресуда: Да ли раде апликације за превођење мачака?

На крају, „превод мачака“ и даље се много ослања на то да корисник подучава апликацију како њихова мачка разговара. То ће вероватно увек бити случај због тога колико је комуникација сваке мачке јединствена.

Али чињеница да је машинско учење доспело толико далеко да програмери могу чак делимично успети у томе је невероватна. Машинско учење и АИ напредују вратоломном брзином и једва чекамо да видимо где ће даље ићи.

О аутору