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计算机学习dogpeak

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根据匈牙利Eötvös洛兰大学和他的研究团队CsabaMolnár,计算机程序可能是研究动物之间的声学​​通信最准确的工具。他们的文章发表在斯普林格的动物认知本周,表明一种新的软件能够根据不同的情况对狗皮进行分类,甚至可以从个体狗身上鉴别出树皮,这是人类发现的一个挑战。

Molnár和他的同事的实验目的是测试计算机算法识别和区分狗皮的声学特征的能力,并根据不同的情况和个别的狗进行分类。该软件分析了来自14个匈牙利牧羊犬(Mudi品种)的6000多种树皮:“陌生人”,“打架”,“散步”,“独自”,“球”和“玩”。树皮用录音机记录下来,然后传送到计算机,数字化和个别的树皮声音被编码,分类和评估。

在第一个将树皮分类到不同情况的实验中,软件正确地分类了43%的树皮。对于“打架”和“陌生人”的情况,最好的识别率已经达到了,在“玩”树皮的时候达到了最差的速度。这些研究结果表明,在积极,友好或顺从的情况下狗的不同动机状态可能导致声学上不同的树皮。

在第二个实验中,观察个体犬的识别,该算法正确地分类了52%的病例中的树皮。该软件可以可靠地区分单独的狗,而人类不能这样做,这表明狗的树皮有个体差异,即使人类不能识别它们。

作者最后强调了他们新方法的价值:“使用先进的机器学习算法对动物声音进行分类和分析,为理解动物交流提供了新的视角......有希望的结果强有力地表明,先进的机器学习方法值得被认为是行为学*的新相关工具。“

*行为学:动物行为的研究,重点放在自然环境中的行为模式。

参考文献
1. Molnar C et al(2008)。狗吠声的分类:一种机器学习方法。动物认知(DOI 10.1007 / s10071-007-0129-9)

该文章的全文可作为pdf格式提供给记者。

联系
Renate Bayaz
电话+ 49-6221-487-8531



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