Нейронну мережу навчили розпізнавати вид тварини по голосу

0
108
Нейронну мережу навчили розпізнавати вид тварини по «голосу»

Вчені з Університету Філіппін в Лос-Баньос створили програму, яка здатна впізнати вид тварини по запису його «голосу». Авторам вдалося з точністю від 70 до 90 відсотків розпізнати 13 видів птахів, 11 видів жаб і 8 видів собак.

Дослідники виділяли спектральні характеристики звуків, які видавали тварини, і використовували їх як набір ознак для навчання штучних нейронних мереж. Всього в роботі використовувалися три мережі — по одній на птахів, собак і жаб. На кожен вид тварини доводилося по десять аудіозаписів.

В експерименті після навчання точність визначення видів птахів склала 71,43 відсотка, жаб — 90,91 відсотка, а собак — 94,44 відсотка. При цьому для розпізнавання птахів і жаб у вектор ознак включали 28 різних спектральних характеристик, а в разі собак виявилося достатньо лише чотирьох наборів величин.

На думку авторів, використання краудсорсінгових даних дозволить розширити застосовність нового методу на багатьох інших видів тварин. Це може знайти застосування в таких областях, як розведення породистих тварин, збереження вимираючих видів, оцінка біорізноманіття та ряду інших. На даний момент для визначення виду тварин в переважній більшості випадків використовується аналіз зображень, що не завжди можливо, особливо в польових умовах.

Штучні нейронні мережі широко застосовуються для аналізу аудіозаписів, наприклад — людської мови. Недавні успіхи в глибокому машинному навчанні дозволили просунутися в цій області і далі, наприклад, навчити програму виділяти звуки голосу із загальної звукової доріжки (наприклад, пісні). Це завдання є одним із прикладів дій, з яким легко справляється людина, але з великими труднощами — комп’ютерний алгоритм.