Kako funkcioniraju aplikacije za prijevod mačjeg govora?

Vjerojatno ste vidjeli aplikacije za koje se tvrdi da prevode ono što vaša mačka govori. Ali mogu li doista prevesti mijaukanje vaše mačke na engleski? Kratki odgovor je da, nekako. Teško je zbog toga koliko je "jezik" svake mačke jedinstven, ali oni se mogu prilično približiti modernoj tehnologiji.

Mačke aplikacije za prijevod poput MeowTalk koriste oblik prepoznavanja govora koji naglašava strojno učenje. Pogledajmo izbliza.

Prepoznavanje govora i strojno učenje

Prepoznavanje govora radi snimanjem govora i pretvaranjem zvuka u digitalnu podatkovnu datoteku. Kodira podatke poput visine i volumena kao podatkovne točke koje aplikacija može analizirati i podudarati sa značenjima. DPA mikrofoni objašnjava da ove podatkovne točke mogu izgledati vrlo različito, ovisno o pozadinskim zvukovima i načinu izgovora riječi.

Prepoznavanje glasa ponekad uzimamo zdravo za gotovo, ali to je nevjerojatan podvig tehnologije. Pogotovo s obzirom na to koliko je ljudski govor složen. Kao

Znanstvenik Objašnjava da svaka riječ uključuje širok raspon zvukova ili "fonema" uklopljenih jedan u drugi. Nabaviti računalo da razumije govor vrlo je teško. Nova granica mačjih zvukova bit će još teža.

Aplikacije koje koriste prepoznavanje govora programirane su s "rječnikom" riječi koji se naziva skup podataka. Zatim aplikacija usklađuje vaš govor s najbližom opcijom u svom rječniku podataka.

Kada pogriješi, ispravite je i ona sprema te podatke za sljedeći put. Ovo je dio strojnog učenja. To je način na koji program uči prepoznavati govor čak i kada nije identičan skupu podataka s kojim je započeo.

Povezano: Što su algoritmi strojnog učenja? Evo kako rade

Prepoznavanje glasa i dalje ima problema, posebno s govornim manama i naglascima. Neke su tvrtke poboljšanje strojnog učenja za prevladavanje ovih problema, iako. Vremenom strojno učenje prepoznavanje govora može pretvoriti u moćan alat.

Tako prepoznavanje govora djeluje na ljude. Ali radi li to za mačke?

Prepoznavanje govora vs. Prepoznavanje mijauka

Prvo, moramo shvatiti zašto se prevođenje određene vrste mijauka kao "gladan sam" razlikuje od analiziranja ljudskog govora. Problem je uglavnom u tome što se mačja komunikacija više oslanja na neverbalne znakove poput držanja tijela. Drugi je problem nepostojanje univerzalnog "mačjeg jezika".

Prema ASPCA, odrasle divlje mačke nikada ne mjauču jedna o drugoj, već samo o ljudima. Ostala istraživanja humano društvo dodaje da se ti zvukovi "ne javljaju u vakuumu". Moramo ih tumačiti zajedno s govorom tijela i drugim kontekstima. U mnogim su slučajevima ti tihi signali jedina razlika između mijauka koje znači "Gladan sam" i onoga koji znači "Želim igrati".

Uz ovaj problem, niti dvije mačke nemaju isti jezik. Mačke razvijaju personalizirane "jezike" za svoje vlasnike. One se dijelom temelje na oponašanju glasa vlasnika, a dijelom na osobnosti mačke. Nijedna dvije mačke ne zvuče isto, čak i kada prenose istu želju ili potrebu. Pa, kako se govorni rječnik jedne aplikacije može prevesti za sve njih?

Fleksibilno strojno učenje za mačke

Iako nekoliko virtualnih asistenata poput Oto pokušaj razumijevanja tona i osjećaja, prepoznavanje govora i dalje je užasno na neverbalnim signalima. Ali to ne znači da ih je nemoguće protumačiti.

MeowTalk koristi fleksibilniju vrstu strojnog učenja kako bi prevladao ove probleme.

Preuzimanje datoteka: MeowTalk za Android | iOS (Besplatno)

Meowtalk je stvorio Javier Sanchez, koji je također radio u Alexa timu. Aplikaciju je zamislio kao korak prema pametnim ovratnicima. Te bi ogrlice pretočile zvukove mačaka u ljudski govor, oslanjajući se na složene strategije strojnog učenja kako bi pomogle ljudima da bolje razumiju i brinu o svojim mačkama.

Tim MeowTalk nadoknadio je probleme jedinstvenosti stvaranjem specifičnijih profila za svaku mačku. U aplikaciji svaku mačku registrirate zasebno. Znanost Norveška izvještava da mačići mjaukuju drugačije od odraslih mačaka, pa aplikacija također traži rođendan mačke. Svaki profil generira jedinstvenu podatkovnu mrežu za mačku, koja uključuje malo dubokog učenja u strojno učenje.

Povezano: Duboko učenje vs. Strojno učenje vs. AI: Kako idu zajedno?

Što se tiče rječnika, MeowTalk u svom skupu podataka započinje s 10 zvučnih profila. Svaka ima različito značenje, poput "sretan" ili "lov". Kad aplikacija začuje zvuk i pogrešno ga shvati, možete ga ispraviti ili stvoriti novu interpretaciju.

Ispravljanje govori aplikaciji da zamijeni osnovni rječnik novim zvukom.

Na primjer, možete reći aplikaciji da podudara "Lov" s kratkim cvrkutom umjesto dugog jow. Ova vrsta korekcije korisnija je od dodavanja više zvukova kako bi se podudarali s jednim značenjem načinom na koji srna prepoznaje govor, što bi bilo kao da aplikaciji kažete da dugo urlanje i kratko cvrkuće oba znači "Zov majke".

Strojno učenje u aplikacijama za prepoznavanje govora obično se odupire ovoj vrsti prepisivanja. Bilo bi to poput pokušaja naučiti Siri da kad kažete "tehnološki blog", stvarno mislite "kruška". Ali fleksibilniji oblik strojnog učenja koji koristi MeowTalk može više podnijeti ovu korekciju lako.

Stvaranje nove interpretacije dodaje značenje koje prethodno nije bilo kodirano. Na primjer, ako vaša mačka ima određeni poziv kada želi svoju omiljenu igračku, možete dodati "Želim svog miša" kao opciju. Slično je dodavanju riječi u rječnik za automatsko ispravljanje.

Povezano: Kako definirati vlastite riječi za automatsko ispravljanje na Androidu

S vremenom možete razviti vrlo personalizirani profil govora za svoju mačku. Na kraju bi mogao biti čak i dovoljno sofisticiran da bude koristan osobama koje čuvaju kućne ljubimce ili rješava probleme u ponašanju. Ako ništa drugo, pomaže vlasnicima mačaka da postanu pažljiviji prema svojim ljubimcima.

Presuda: Djeluju li aplikacije za prevođenje mačaka?

Na kraju se "prijevod mačaka" i dalje puno oslanja na to da korisnik podučava aplikaciju kako njihova mačka razgovara. To će vjerojatno uvijek biti slučaj zbog toga koliko je komunikacija svake mačke jedinstvena.

No, činjenica da je strojno učenje toliko daleko došlo da programeri u tome mogu i djelomično uspjeti je nevjerojatna. Strojno učenje i AI napreduju vratolomnom brzinom i jedva čekamo vidjeti gdje će dalje ići.

O autoru