نشرت جامعة ميلانو ورقة بحثية تحتوي على مجموعة بيانات لأصوات القطط، وتصنيف مواء القطط

نشر فريق بحثي من جامعة ميلانو ورقة بحثية بعنوان "التصنيف التلقائي لأصوات القطط في بيئات مختلفة" في مجلة رعاية الحيوان.

تمكنوا من التوصل إلى تصنيف تلقائي لمواء القطط من خلال معالجة الإشارات الصوتية وخوارزميات التعرف على الأنماط. بالإضافة إلى ذلك، أصدر الفريق أيضًا مجموعة بيانات تحتوي على 440 مكالمة تم جمعها من 21 قطة.

اجمع واحد وعشرين قطة، مواء في ثلاث ولايات

لقد كانت القطط دائمًا واحدة من الحيوانات الأليفة الأكثر شعبية ومحبوبة لدى العائلة. ومن خلال الدراسات المختلفة حول سلوكهم، يمكننا تعزيز فهمنا الشامل للقطط.

أجرى فريق البحث هذه الدراسة على أمل معرفة ما إذا كانت هناك قواسم مشتركة وأنماط في نداءات القطط في العديد من البيئات المشتركة.يمكن العثور على هذه الأنماط من خلال التعلم الآلي لفهم النوايا السلوكية أو الأنشطة النفسية للقطط.

قاموا باختيار 21 قطة من سلالتين، 10 قطط من نوع Maine Coon و11 قطط بريطانية قصيرة الشعر، وسجلوا جنسهم وحالة التعقيم بعناية.

تتضمن مجموعة البيانات مكالماتهم في ثلاث ظروف بيئية:عند لمسها، أو في بيئات غير مألوفة، أو قبل الرضاعة،وتأكد بشكل صارم من أن كل قطة لديها متغيرات مختلفة في ثلاث بيئات.

على سبيل المثال، قبل تسجيل أصوات القطط في بيئات غير مألوفة، يُسمح لأصحاب القطط بالبقاء مع القطط في البيئة لمدة 30 دقيقة على الأقل لتجنب إثارة تقلباتها العاطفية. بعد التأكد من استقرار مشاعر القطة، يغادر المالك البيئة الحالية ويسجل مكالمات القطة خلال العشر دقائق التي تقضيها بمفردها.

أثناء عملية جمع البيانات، من الضروري أيضًا تقليل تأثير المنازل وديكورات الأثاث وما إلى ذلك على الاستقبال. كما قام الفريق باختبار أجهزة الاستقبال المختلفة، بما في ذلك الأجهزة القابلة للارتداء للحيوانات الأليفة، لضمان جودة الاستقبال.

وبناءً على ملفات الصوت، استخرج فريق البحث مجموعتين من المعلمات الصوتية، وهي معاملات التردد الميلانيني (MFCC) والميزات الزمنية. استخدم هذه المعلمات لتصنيف مساحة المشكلة باستخدام مخطط تصنيف مثل التصنيف المبني على الرسم البياني غير الدائري الموجه.

استخدم فريق البحث خمسة مخططات تصنيفية:هناك خمس طرق تصنيف: DAG-HMM (الرسم البياني غير الدوري الموجه - ماركوف المخفي)، HMMs الخاصة بالفئة، HMM العالمي، آلة دعم المتجهات SVM وشبكة حالة صدى ESN.

وتظهر النتائج أن طريقة GAG-HMM تتمتع بمعدل التعرف العالي على مواء القطط في ثلاث ولايات. وخاصة بالنسبة لصوت الانتظار ليتم إطعامه، فهو يتمتع بمعدل التعرف الدقيق 100%.

وقد شجعت نتائج هذه الدراسة الفريق بشكل كبير، حيث أثبتت التجربة أنه يمكن تصنيف مواء القطط بشكل فعال. ويخطط الباحثون لمحاولة الجمع بين حركات جسم القطة في الخطوة التالية من بحثهم لبناء نموذج تحليلي ومواصلة تحليل الخصائص العاطفية للقطط.

وتظهر النتائج أن طريقة GAG-HMM تتمتع بمعدل التعرف العالي على مواء القطط في ثلاث ولايات. وخاصة بالنسبة لصوت الانتظار ليتم إطعامه، فهو يتمتع بمعدل التعرف الدقيق 100%.

وقد شجعت نتائج هذه الدراسة الفريق بشكل كبير، حيث أثبتت التجربة أنه يمكن تصنيف مواء القطط بشكل فعال. ويخطط الباحثون لمحاولة الجمع بين حركات جسم القطة في الخطوة التالية من بحثهم لبناء نموذج تحليلي ومواصلة تحليل الخصائص العاطفية للقطط.

اقرأ الورقة، وقم بتنزيل مجموعة البيانات، وستتمكن من فهم القطط؟

الوصول إلى الورق https://www.mdpi.com/2076-2615/9/8/543/htm يقرأ

الوصول إلى مجموعة البيانات https://openbayes.com/console/openbayes/datasets/cxuvZ3QDu2S/ التنزيل بعد التسجيل

في مقال نشرناه في بداية العام أخبار سارة لأصحاب الحيوانات الأليفة: الذكاء الاصطناعي يستطيع الآن التعرف على المشاعر الصغيرة للكلاب والقططلقد قدمنا بعض التقنيات والمنتجات المتوفرة حاليًا في السوق لتحديد مشاعر الحيوانات الأليفة. كما ذكر أيضا،لدى الحيوانات نظام تعبير معقد للغاية، والصوت هو جزء فقط من لغتها.وتعتمد معظم الحيوانات أيضًا على حركات الجسم والروائح وحتى الهرمونات البيولوجية للتواصل مع بعضها البعض.

لذا، إذا كنت تريد أن تفهم مشاعرهم، فإن الذكاء الاصطناعي لديه طريقة لذلك. ومع ذلك، فإننا نوصي أصحاب الحيوانات الأليفة بإيلاء المزيد من الاهتمام لأداء حيواناتهم الأليفة وردود أفعالها أثناء عملية التربية، حتى يتمكنوا من فهم مشاعرهم واحتياجاتهم الحقيقية بشكل أفضل.