Наткнулся на интересный пейпер прошлой недели на любимую тему:
Межвидовая коммуникация и АИ

Есть такой алгоритм Wav2Vec2 от Facebook AI — он позволяет переводить нашу речь в текст. Алгоритм работает намного лучше многих альтернатив, так как не требует много размеченных данных и работает напрямую с аудио дорожками, не пытаясь их сначала конвертировать в текст для обработки. Вместо этого, Wav2Vec2 сам находит важные характеристики звука (тон, звуки, паузы и тп), после чего распознает речь.

Так вот, ученые взяли этот алгоритм и применили к лаю домашних песиков и в итоге решили четыре ML-задачи: распознавание конкретных собак, идентификацию породы, классификацию пола и привязку лая к контексту — модель может сама связать вокализации собаки с контекстом, в котором они были произведены (например, агрессивный лай на незнакомца, игривый лай и т.д.). Это важно, потому что у нас наконец-то есть эффективный способ разметки и обработки собачьих звуков.

Самое прикольное, что Wav2Vec2 обученный сначала на ЧЕЛОВЕЧЕСКОЙ РЕЧИ помогает решать эти задачи еще точнее — это довольно странная и клевая находка.

Короче, если исследование подтвердят другие желающие — то нас ждет зарождение стартапов в области переводчиков с собачьего, котячьего (в этих я не уверен), птичьего и тп и тд. Исследователи готовы поделиться собранным датасетом, если написать им на почту (есть в пейпере)

Сам пейпер тут:
https://arxiv.org/abs/2404.18739