Home-theater-designers
Vjerojatno ste vidjeli aplikacije koje tvrde da prevode ono što vaša mačka govori. No, mogu li oni doista prevesti mijaukanje vaše mačke na engleski? Kratak odgovor je da, nekako. Teško je zbog jedinstvenosti 'jezika' svake mačke, ali se mogu prilično približiti suvremenom tehnologijom.
Mačje aplikacije za prevođenje poput MeowTalka koriste oblik prepoznavanja govora koji naglašava strojno učenje. Pogledajmo bliže.
Prepoznavanje govora i strojno učenje
Mary Theresa McLean/ Pixabay
Prepoznavanje govora radi tako što snima govor i pretvara zvuk u datoteku digitalnih podataka. On kodira podatke poput visine i glasnoće kao podatkovne točke koje aplikacija može analizirati i uskladiti sa značenjima. DPA mikrofoni objašnjava da ove podatkovne točke mogu izgledati vrlo različito ovisno o pozadinskim zvukovima i načinu izgovora riječi.
Ponekad prepoznavanje glasa uzimamo zdravo za gotovo, ali to je nevjerojatan tehnološki podvig. Pogotovo s obzirom na to koliko je ljudski govor složen. Kao Znanstvenik objašnjava, svaka riječ uključuje širok raspon zvukova ili 'fonema' uklopljenih jedan u drugi. Računar može razumjeti govor vrlo je teško. Nova granica zvukova mačaka bit će još teža.
Aplikacije koje koriste prepoznavanje govora programirane su 'rječnikom' riječi koji se naziva skup podataka. Aplikacija zatim podudara vaš govor s najbližom opcijom u svom rječniku podataka.
Kada pogriješi, ispravite je i sprema te podatke za sljedeći put. Ovo je dio strojnog učenja. Tako program uči prepoznati govor čak i ako nije identičan skupu podataka s kojim je započeo.
Povezano: Što su algoritmi strojnog učenja? Evo kako oni rade
Prepoznavanje glasa i dalje ima problema, osobito s govornim smetnjama i naglascima. Ipak, neke tvrtke poboljšavaju strojno učenje kako bi prevladale te probleme. S vremenom strojno učenje može prepoznavanje govora pretvoriti u moćan alat.
stvoriti USB 7 pokretački USB
Tako prepoznavanje govora djeluje na ljude. No, djeluje li to na mačke?
Prepoznavanje govora nasuprot prepoznavanju mijauka
Ariana Suarez / Unsplash
Prvo, moramo shvatiti zašto se prevođenje određene vrste mijauka kao 'gladan sam' razlikuje od analize ljudskog govora. Problem je uglavnom u tome što se mačja komunikacija više oslanja na neverbalne znakove poput držanja. Drugi je problem nepostojanje univerzalnog 'mačjeg jezika'.
Prema ASPCA , odrasle divlje mačke nikada ne mijauču jedna na drugu, samo na ljude. Druga istraživanja autora humanog društva dodaje da se ti zvukovi 'ne pojavljuju u vakuumu'. Moramo ih tumačiti zajedno s govorom tijela i drugim kontekstima. U mnogim slučajevima ti su tihi signali jedina razlika između mijauka koji znači 'gladan sam' i onog koji znači 'želim se igrati'.
Dodatno, ovom problemu ne postoje dvije mačke koje imaju isti jezik. Mačke razvijaju prilagođene 'jezike' za svoje vlasnike. Oni se djelomično temelje na imitaciji glasa vlasnika, a dijelom na osobnosti mačke. Ne postoje dvije mačke koje zvuče isto, čak i kad prenose istu želju ili potrebu. Pa kako se rječnik govora jedne aplikacije može prevesti za sve njih?
Fleksibilno strojno učenje za mačke
Besplatno korištenje zvukova/ Unsplash
Iako se nekolicini virtualnih pomoćnika sviđa Auto pokušaj razumijevanja tona i emocija, prepoznavanje govora i dalje je užasno na neverbalne signale. Ali to ne znači da ih je nemoguće interpretirati.
kako preuzeti sve facebook podatke
MeowTalk koristi fleksibilniju vrstu strojnog učenja kako bi pomogao u prevladavanju ovih problema.
Preuzimanje datoteka: MeowTalk for Android | ios (Besplatno)
Meowtalk je stvorio Javier Sanchez, koji je također radio u Alexa timu. Zamislio je aplikaciju kao korak prema pametnim ovratnicima. Ove ogrlice prevodile bi 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. Science Norway izvještava da mačići mijauču drugačije od odraslih mačaka, pa aplikacija traži i mačkin rođendan. Svaki profil generira jedinstvenu podatkovnu mrežu za mačku, koja uključuje malo dubokog učenja u strojno učenje.
Povezano: Duboko učenje nasuprot strojnom učenju nasuprot AI: Kako idu zajedno?
Za vokabular, MeowTalk počinje s 10 zvučnih profila u svom skupu podataka. Svaki od njih ima drugo značenje, poput 'sretan' ili 'lov'. Kad aplikacija čuje zvuk i pogriješi, možete ga ispraviti ili stvoriti novo tumačenje.
Podaci CATSOUNDS prikupljeni iz Akvelon
Ispravljanjem se aplikaciji kaže da osnovni rječnik zamijeni novim zvukom.
kako pronaći pogone u sustavu Windows 10
Na primjer, aplikaciji možete reći da 'Lov' podudara s kratkim cvrkutom umjesto s dugim zviždukom. Ova vrsta ispravljanja korisnija je od dodavanja više zvukova koji odgovaraju jednom značenju na način na koji prepoznavanje govora radi, što bi bilo kao da kažete aplikaciji da dugo vikanje i kratko cvrkutanje oba znači 'Majka poziv'.
Strojno učenje u aplikacijama za prepoznavanje govora obično se opire ovoj vrsti prepisivanja. To bi bilo kao da pokušate naučiti Siri da kad kažete 'tehnološki blog', zaista mislite na 'krušku'. No, fleksibilniji oblik strojnog učenja koji MeowTalk koristi može lakše podnijeti ovu ispravku.
Stvaranje novog tumačenja dodaje značenje koje prethodno nije 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 visoko prilagođen profil govora za svoju mačku. Na kraju bi moglo biti čak i dovoljno sofisticirano da bude korisno čuvarima kućnih ljubimaca ili za rješavanje problema u ponašanju. Ako ništa drugo, pomaže vlasnicima mačaka da postanu pažljiviji prema svojim ljubimcima.
Presuda: Djeluju li aplikacije za prevođenje mačaka?
Na kraju, 'mačji prijevod' i dalje se uvelike oslanja na korisnika koji podučava aplikaciju kako njihova mačka govori. To će vjerojatno uvijek biti slučaj zbog jedinstvenosti komunikacije svake mačke.
No, činjenica da je strojno učenje toliko napredovalo da programeri u tome mogu čak i djelomično uspjeti je nevjerojatna. Strojno učenje i umjetna inteligencija napreduju nevjerojatnom brzinom i jedva čekamo vidjeti kamo idu.
Udio Udio Cvrkut E -pošta Povezane teme- Objašnjena tehnologija
- Učenje jezika
- Strojno učenje
Natalie Stewart je spisateljica za MakeUseOf. Prvo se zainteresirala za tehnologiju na fakultetu i razvila strast prema pisanju medija na sveučilištu. Natalie se fokusira na tehnologiju koja je dostupna i jednostavna za korištenje, a ona voli aplikacije i uređaje koji svakodnevnim ljudima pojednostavljuju život.
Više od Natalie StewartPretplatite se na naše obavijesti
Pridružite se našem biltenu za tehničke savjete, recenzije, besplatne e -knjige i ekskluzivne ponude!
Kliknite ovdje za pretplatu