Поведенческая медицина
2 мин. чтения

Нейросеть распознает эмоции кошек и собак по звукам с точностью 95%

Исследователи создали Multi-QuadEmoNet — систему на основе LSTM-GRU, которая определяет эмоциональное состояние домашних животных по вокализации.

Нейросеть распознает эмоции кошек и собак по звукам с точностью 95%

AI-generated cover

Представьте себе будущее, где каждое мяуканье и лай станет понятным человеку. Исследователи из Frontiers in Veterinary Science представили революционную систему Multi-QuadEmoNet, способную расшифровывать эмоциональные состояния кошек и собак по их голосовым сигналам с невероятной точностью до 95%.

Распознавание эмоций домашних животных через вокализацию — это не просто технологическая новинка. Авторы подчеркивают, что истинное понимание между человеком и питомцем возможно только при умении распознавать их эмоциональные состояния — будь то счастье, страх или тревога. Традиционные методы анализа звуков животных оказались недостаточно точными для решения этой сложной задачи.

Архитектура эмоционального интеллекта

Исследователи разработали уникальную многоступенчатую систему, основанную на комбинации LSTM-GRU нейронных сетей. Multi-QuadEmoNet состоит из трех специализированных модулей QuadEmoNet, каждый из которых решает конкретную задачу.

Первый модуль определяет, кому принадлежит голос — кошке или собаке. После этого система активирует один из двух специализированных модулей, обученных распознавать эмоции конкретного вида животных. Такой подход позволяет учитывать уникальные особенности вокализации каждого вида.

Для извлечения признаков авторы использовали Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) — метод, который превращает звуковые волны в числовые данные, понятные нейронной сети. Каждый QuadEmoNet обучался в течение 50 эпох на тщательно подготовленных аудиоданных.

Впечатляющие результаты тестирования

Для обучения системы исследователи собрали обширную базу данных, включающую 6000 образцов кошачьих звуков и 2000 собачьих аудиозаписей. Результаты превзошли все ожидания:

  • 95% точности при распознавании собачьих эмоций (DMAD)
  • 90% точности для кошачьих эмоций (CMAD)
  • Стабильная работа при различных параметрах обучения

Авторы также создали пользовательский интерфейс, позволяющий владельцам животных в реальном времени анализировать эмоциональное состояние своих питомцев. Это открывает новые горизонты для персонализированного ухода за домашними животными.

Такая технология может revolutionize ветеринарную практику, позволяя врачам лучше понимать состояние пациентов, которые не могут выразить свои ощущения словами. Более того, система поможет владельцам своевременно замечать признаки стресса или дискомфорта у питомцев, что критически важно для их благополучия.

По мнению авторов исследования, Multi-QuadEmoNet представляет собой значительный шаг вперед в области зоопсихологии и цифрового мониторинга здоровья животных, открывая путь к более глубокому пониманию эмоциональной жизни наших четвероногих компаньонов.

Источник: Frontiers in Veterinary Science https://www.frontiersin.org/journals/veterinary-science/rssCON-VET.ru

Читайте также

Микробиом и поведение животных: древняя мудрость в современной ветеринарии

Главный редактор Today's Veterinary Practice рассказывает о влиянии микробиома на психическое здоровье и поведение животных

Как стресс студентов-ветеринаров влияет на страх собак во время осмотра

Исследование показало связь между техниками фиксации и уровнем страха у собак, а также выявило проблемы в оценке поведения животных студентами.

Морские выдры изучают людей: как зрители влияют на поведение животных в зоопарках

Новое исследование показало, что наблюдение за посетителями зоопарков может положительно влиять на благополучие морских выдр

Как помочь питомцам справиться с тревожностью: новые подходы в поведенческой медицине

Эксперты Veterinary Practice News рассказывают о современных методах диагностики и лечения тревожных расстройств у животных

Как ветеринарный врач помогает клиентам справиться с неопределенностью

Доктор Грег Бишоп поделился опытом работы с владельцами животных в ситуациях медицинской неопределенности