¿IA para hablar con tu perro? Descubre el nuevo avance de la tecnología

¿Alguna vez has deseado poder entender lo que tu perro intenta decirte? Investigadores de la Universidad de Michigan (UM) exploran las posibilidades de la Inteligencia Artificial (IA) y desarrollan herramientas que pueden identificar si el ladrido de un perro transmite alegría o agresión.

Los mismos modelos también pueden obtener otra información de las vocalizaciones de los animales, como la edad, la raza y el sexo del animal.

Este es una trabajo en conjunto con el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE) de México. El estudio encontró que los modelos de IA entrenados para el habla humana pueden usarse para entrenar nuevos sistemas dirigidos a la comunicación animal.

Los resultados se presentaron en la Conferencia Internacional Conjunta sobre Lingüística Computacional, Recursos Lingüísticos y Evaluación.

“La investigación abre una nueva ventana sobre cómo podemos aprovechar lo que hemos construido para comenzar a comprender los ladridos”, dijo Rada Mihalcea, directora del Laboratorio de IA de la UM.

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Las vocalizaciones de un perro es el punto clave para entenderlo

Uno de los obstáculos predominantes para el desarrollo de modelos de IA que puedan analizar las vocalizaciones de los animales es la falta de datos disponibles.

Si bien existen numerosos recursos y oportunidades para registrar el habla humana, recopilar dichos datos de los animales es más difícil.

Según Artem Abzaliev, estudiante de doctorado en informática e ingeniería de la UM, las vocalizaciones de animales son logísticamente mucho más difíciles de solicitar y registrar.

“Deben ser registrados pasivamente en el medio silvestre o, en el caso de mascotas domésticas, con el permiso de sus dueños”.

Debido a esta escasez de datos utilizables, ha resultado difícil desarrollar técnicas para analizar las vocalizaciones de los perros. Existen algunas, pero están limitadas por la falta de material de entrenamiento. Los investigadores superaron estos desafíos reutilizando un modelo existente que fue diseñado originalmente para analizar el habla humana.

Esto les permitió aprovechar modelos sólidos que forman la columna vertebral de las diversas tecnologías de voz que se usan hoy en día. Incluyen la traducción de voz a texto y de idiomas.

Estos modelos están entrenados para distinguir matices en el habla humana. Por ejemplo: tono, tono y acento. Pueden usar esta información en un formato que una computadora puede usar para identificar qué palabras se dicen, reconocer al individuo que habla y más.

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