اپلیکیشن های صدای گربه چگونه کار می کنند؟

اگر صاحب گربه هستید، احتمالاً با اپلیکیشن هایی برخورد کرده اید که ادعا می کنند صدای گربه را ترجمه می کنند. اما آیا این برنامه های مترجم صدای گربه واقعا کار می کنند؟ در پاسخ به این سوال باید بگوییم که این گفته تا حدودی درست است. بخشی از پیچیدگی پرونده به دلیل منحصر به فرد بودن زبان هر گربه است، اما به لطف فناوری های جدید، پیشرفت های قابل توجهی در این زمینه حاصل شده است که در ادامه به آن خواهیم پرداخت.

تشخیص گفتار و یادگیری ماشینی

تشخیص گفتار به زبان ساده بر اساس ضبط گفتار و تبدیل آن به فایل دیجیتال است. سپس نرم افزار قسمت هایی از این فایل را رمزگذاری و تجزیه و تحلیل می کند تا بتواند معنای فرد را درک کند. این کدگذاری ها بسته به صدای پس زمینه و نحوه صحبت فرد بسیار متفاوت در نظر گرفته می شوند.

گاهی اوقات ما فناوری تشخیص صدا را بدیهی می دانیم، اما باید بگوییم که این یک شاهکار تکنولوژیکی است. به طور کلی، هر کلمه شامل طیف گسترده ای از صداها یا صداها است که با یکدیگر ترکیب شده اند و در نتیجه، یک کامپیوتر باید فرآیند بسیار پیچیده ای را برای تشخیص و درک گفتار انسان طی کند. از سوی دیگر، تشخیص صدای گربه دشوارتر به نظر می رسد.

برنامه های فعال تشخیص گفتار از مجموعه داده های متشکل از میلیون ها کلمه استفاده می کنند. سپس برنامه سعی می کند گفتار شما را با نزدیک ترین کلمات ذخیره شده در پایگاه داده مطابقت دهد. وقتی اشتباه می کند و شما آن را برطرف می کنید، اطلاعات جدید را برای دفعه بعد ذخیره می کند. این فرآیند بخشی از یادگیری ماشینی است.

هنوز مشکلات مختلفی در سیستم های تشخیص صدا وجود دارد که بیشتر برای افراد مبتلا به اختلالات گفتاری و لهجه رایج است. با این حال، سیستم های تشخیص گفتار هر روز بهتر می شوند. اما در پایان این سوال پیش می‌آید که آیا این رویکرد برای برنامه‌های مترجم صدای گربه نیز جواب می‌دهد؟

تشخیص گفتار انسان در مقابل تشخیص صدای گربه

اول، ما باید بفهمیم که چرا ترجمه نوع خاصی از آواز گربه به “من گرسنه هستم” با تجزیه و تحلیل گفتار انسان متفاوت است. از سوی دیگر، مشکل بزرگتر این است که گربه ها عمدتاً از طریق نشانه های غیرکلامی مانند وضعیت بدن ارتباط برقرار می کنند. همچنین باید به عدم وجود زبان بین المللی برای گربه ها اشاره کنیم.

به طور کلی، کارشناسان می گویند که صداهای یک گربه باید در ارتباط با وضعیت بدن و شرایط ارزیابی شود. علاوه بر این، هر گربه زبان خاص خود را دارد. بر اساس تحقیقات، گربه ها یک زبان شخصی برای صاحبان خود ایجاد می کنند. بنابراین با توجه به این محدودیت‌ها، برنامه‌های مترجم صدای گربه چگونه می‌توانند این کار را برای همه گربه‌ها انجام دهند؟

یادگیری ماشینی انعطاف پذیر برای گربه ها

اگرچه چندین دستیار مجازی مانند Oto برای درک لحن و احساسات پیشنهاد شده است، سیستم های تشخیص گفتار هنوز با سیگنال های غیرکلامی به خوبی کار نمی کنند. اما این بدان معنا نیست که تفسیر این اطلاعات غیرممکن است.

یکی از برنامه های مترجم صدای گربه، MeowTalk نام دارد که از نوعی یادگیری ماشینی انعطاف پذیر برای غلبه بر این مشکلات استفاده می کند. این برنامه توسط خاویر سانچز، که یکی از اعضای تیم دستیار هوشمند الکسا آمازون بود، توسعه یافته است. به نظر او این اپلیکیشن گامی به سوی یقه های هوشمند است. این قلاده‌ها برای کمک به مردم برای درک بهتر گربه‌ها با استفاده از الگوریتم‌های بسیار پیچیده طراحی شده‌اند.

در این برنامه باید برای هر گربه یک پروفایل جداگانه ایجاد کنید. بر اساس تحقیقات، صدای یک بچه گربه با یک گربه بالغ متفاوت است و به همین دلیل این اپلیکیشن از شما می خواهد که روز تولد گربه را وارد کنید. هر پروفایل یک شبکه داده منحصر به فرد برای گربه ایجاد می کند.

در ابتدا، برنامه با 10 نمایه صدا شروع می شود که هر کدام معانی متفاوتی مانند “شاد” یا “حالت شکار” را نشان می دهد. هنگامی که برنامه صدایی را می شنود و آن را اشتباه شناسایی می کند، می توانید آن را تعمیر کنید یا یک نمایه جدید برای آن ایجاد کنید.

سیستم‌های یادگیری ماشین در برنامه‌های تشخیص گفتار تمایل به مقاومت در برابر این تغییرات دارند. اما به لطف یادگیری ماشینی انعطاف پذیر اپلیکیشن، کاربران به راحتی می توانند تنظیمات زیادی را انجام دهند. به مرور زمان با ویرایش و افزودن صداهای مختلف می توانید یک پروفایل شخصی برای گربه خود بسازید.

آیا برنامه های مترجم صدای گربه واقعا کار می کنند؟

در نهایت، عملکرد این نوع برنامه ها تا حد زیادی به کاربر بستگی دارد، زیرا آنها باید به برنامه آموزش دهند که با گربه خود صحبت کند. از آنجایی که گربه ها زبان مشترکی ندارند، این رویکرد تغییر زیادی نخواهد کرد.

اما این واقعیت که یادگیری ماشین تاکنون پیشرفت کرده است و حتی می تواند تا حدی در این زمینه موفق شود، باور نکردنی است. یادگیری ماشینی و سایر حوزه‌های هوش مصنوعی با سرعتی باورنکردنی در حال توسعه هستند که امکان پیشرفت‌های هیجان‌انگیز را در سال‌های آینده فراهم می‌کند.