Les chiens communiquent beaucoup par des sons, un peu comme les humains, mais comment décoder leur langage. Des chercheurs ont utilisé des techniques avancées de reconnaissance vocale, initialement conçues pour la parole humaine, pour mieux comprendre et classer les aboiements de chiens. Les résultats montrent que ces techniques permettent d'obtenir de bien meilleurs résultats que les méthodes traditionnelles.
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À l'oreille, les aboiements se ressemblent tous. Pourtant, les chienschiens émettent des vocalises pour nous dire tout un tas de choses. Si les maîtres peinent souvent à comprendre leur petit compagnon, une équipe de recherche américano-mexicaine regarde du côté de l'intelligence artificielle (IA) pour leur faciliter la vie.
Communiquer avec les animaux grâce à l'IA, c'est pour bientôt ? On vous répond dans Vitamine Tech. © Futura
Des chercheurs de l'université du Michigan travaillent, en collaboration avec l'Institut national d'astrophysiqueastrophysique, d'optique et d'électronique (INAOE) au Mexique, à l'élaboration d'un outil d'IA qui interpréterait les vocalisations canines. Il serait capable de distinguer les aboiements ludiques des grognements agressifs, et même d'identifier des caractéristiques telles que l'âge, la race et le sexe du chien en se basant uniquement sur les sons qu'émet l'animal.
Pour leurs travaux, les universitaires se sont servis de modèles d'IA pré-existants de reconnaissance et de transcriptiontranscription vocale. « En utilisant des modèles de traitement de la parole initialement entraînés sur des voix humaines, notre recherche ouvre de nouvelles perspectives sur la manière dont nous pouvons utiliser ce que nous avons construit jusqu'à présent en matièrematière de traitement de la parole pour commencer à comprendre les nuances des aboiements des chiens », explique Rada Mihalcea, professeure de science informatique et d'ingénierie, et directrice du laboratoire d'IA de l'université du Michigan, dans un communiqué.
Quatre catégories d'aboiements
Mais lors de l'élaboration de leur logiciel d'intelligence artificielle, Rada Mihalcea et ses confrères ont été confrontés à un manque de données acoustiques sur les vocalisations canines. Ils ont donc décidé d'enregistrer les aboiements de 74 chiens de race, d'âge et de sexe différents, et de les faire analyser par Wav2Vec2, un modèle de compréhension automatique de la parole développé par Meta.
Les résultats se sont révélés très encourageants : Wav2Vec2 a non seulement réussi à classifier ces aboiements en quatre catégories différentes, mais il a également surpassé d'autres modèles spécifiquement formés sur des données acoustiques canines, avec une précision allant jusqu'à 70 %.
« C'est la première fois que des techniques optimisées pour la parole humaine sont utilisées pour décoder le langage des animaux. Nous avons découvert que les sons et les modèles dérivés de la parole humaine peuvent servir de base à l'analyse et à la compréhension des modèles acoustiques d'autres sources sonores, telles que les vocalisations animales », affirme Rada Mihalcea.
Si ce travail de recherche n'en est encore qu'à ses prémices, il laisse entrevoir un avenir dans lequel l'on pourra éventuellement décoder le langage animal. Une bonne nouvelle pour les biologistes, mais aussi pour les « dog parents ». En effet, comprendre les nuances des vocalisations canines pourrait grandement améliorer la manière dont les humains interprètent et répondent aux besoins émotionnels et physiquesphysiques des chiens. Et donc à accroître le bien-être du meilleur ami de l’homme.
par Futura avec ETX Daily Up
le 13 juin 2024
