「汪汪」to Vector！密歇根博士生用AI解碼狗的聲音 | LREC 2024 精華
有沒有想過你的狗狗想要對你說什么？
在科幻或者想象的場景中，人類有時會編織類似的情節。
然而在AI風行之下，科幻已然到來！
狗的語言也是「自然語言」，人的語言能word to vector，「汪汪」為什么不行？
近日，就有研究人員開發了一款人工智能工具，可以區分不同含義的狗叫聲，并識別狗的年齡、性別和品種。
論文地址：?https://arxiv.org/pdf/2404.18739??
而且，研究結果表明，源自人類語音的聲音和模式，可以作為分析和理解其他聲音（例如動物發聲）聲學模式的基礎。
研究者來自密歇根大學，以及墨西哥國家天體物理、光學和電子研究所（INAOE）。
該篇工作同時發表在International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation上。
這是一作Artem Abzaliev，和他的狗Nova：
——以前是遇事不決，量子力學，以后搞不定的事都喂給AI模型就行了。
大模型：嗯？怎么今天的飯味道怪怪的？
要理解狗狗，首先需要收集狗狗的數據，二作Humberto Pérez-Espinosa負責領導收集數據的團隊，共記錄了74只不同品種、年齡和性別的狗狗在各種情況下發出的聲音。
然后是訓練模型，研究人員比較了兩種方式的實現效果：
1. 完全用狗狗的聲音數據從頭訓練模型；
2. 在人類語音預訓練模型的基礎上，使用狗狗聲音數據進行微調。
模型選擇Wav2Vec2，是使用人類語音數據訓練的SOTA語音表示模型。
通過這個模型，研究人員能夠生成從狗身上收集的聲學數據的表示，并解釋這些表示。
實驗表明，使用人類語音預訓練的模型，居然表現更好。
看來通用基礎大模型微調的套路，即使跨物種也能行得通。
最重要的是，研究人員不必時常被極高的數據門檻所阻礙。
畢竟，相比于人類語言，收集動物語言數據要難得多，公開的數據集更是少之又少。
Artem Abzaliev表示，動物的發聲在邏輯上更難征求和記錄，要么在野外被動記錄，要么尋找家養寵物，但必須征得主人的許可。
文章的作者之一，密歇根大學人工智能實驗室主任Rada Mihalcea表示：
「關于與我們共享這個世界的動物，我們不知道的還有很多。人工智能的進步將徹底改變我們對動物交流的理解，而且我們可以使用以人類語音為基礎的預訓練模型，不必從頭開始。」
「汪汪」to Vector
要理解動物的交流方式，需要解決三個主要問題：
（1）動物使用的語音和感知單位是什么？
（2）組合這些單位的規則是什么？
（3）這些單位是否有意義，如何將聲音單位映射到具體含義？
而這篇工作探討的是第三個問題，嘗試去理解狗狗發聲的語義。
數據準備
研究人員使用了一個由74只狗的叫聲記錄組成的數據集，這些記錄是在墨西哥的狗主人家中現場收集的。
使用相機內置麥克風獲得錄音，音頻編解碼器為A52立體聲，采樣率48,000Hz，比特率為256kbps。
本研究中使用的狗發聲協議，由墨西哥Tlaxcala行為生物學中心的動物行為專家設計和驗證。
74只狗狗包括48只母狗和26只公狗，品種分布為：42只吉娃娃、21只法國貴賓犬和11只雪納瑞犬。狗的年齡在5到84個月之間，平均年齡為35個月。
狗的叫聲來自于不同的場景，比如：
實驗者反復按響家庭門鈴并用力敲門；
實驗者模擬對狗狗主人的攻擊；
主人親切地對狗說話；
主人使用狗通常玩的物品與狗玩耍；
主人執行散步前的正常例行程序；
主人用皮帶將狗拴在樹上，然后走出視線；
記錄狗狗對這些刺激做出的反應，根據不同情景，錄音會持續10秒到60分鐘。
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數據處理
將錄音會分割成較短的片段，長度在0.3到5秒之間，使用閾值來區分叫聲和背景噪聲。
使用與刺激相關的信息手動注釋每個生成的片段。下表顯示了14種狗的發聲類型以及相應的段數和持續時間：
模型
為了在數據集中創建狗狗叫聲的聲學表示，研究人員以自監督語音表示模型Wav2Vec2為基礎，來進行微調。
Wav2Vec2使用Librispeech語料庫進行預訓練（960小時未標記的人類語音數據），來學習如何將音頻信號表示為一系列離散標記。
這里使用HuggingFace上的Wav2Vec2開源實現，并且比較了用狗狗數據從頭訓練模型，以及使用預訓練模型微調，兩者的效果差異。
分類任務
研究人員探索了幾個基本任務，包括個體叫聲識別、狗的品種識別、性別識別、以及預測叫聲關聯的場景。
所有實驗都使用十倍交叉驗證設置：將7-8只狗作為測試數據集，使用其余狗的發聲進行訓練。
叫聲識別
這個任務需要將單個音頻片段，分類為數據集中74只狗中的一只。據說，人類很難區分單個狗的吠叫聲，但AI不同，即使是無監督的模型也可以表現得相當好。
下表顯示了實驗結果，使用預訓練模型微調的方案占據了優勢：
品種鑒別
這項任務的目標是預測狗的品種（吉娃娃、法國貴賓犬和雪納瑞犬）。這里假設不同的品種有不同的音高，因此聲學模型應該能夠識別這些差異，而與上下文無關。
這有點類似于人類的口音識別，比如根據聲音來區分是美國、英國還是印度人。
實驗結果如下表所示，預訓練模型表現最好。單個品種的差異可以通過每個品種的觀察數量不平衡來解釋，吉娃娃是數據集中最常見的品種（57%），其次是法國貴賓犬（28%）和雪納瑞犬（15%）。
性別預測
這項任務的目的是探究是否有可能從發聲中預測狗的性別。
結果如下表所示。這次是從頭開始訓練的Wav2Vec2模型表現更好，而預訓練模型對女性類別有一些改進，可能是因為狗狗數據集中母狗的數據比較多（按總持續時間計算，母狗為67.95%，公狗為32.04%）。
從結果來看，在所有任務中，性別識別是最困難的任務。
作者假設從頭開始訓練的模型專注于學習聲學特征，而預訓練的wav2vec則試圖走捷徑，導致過擬合，因此女性的F1增加，男性的F1降低。
關聯場景預測
最后一項任務預測叫聲關聯的場景。由于標簽分布高度偏斜，這里關注的是有更多例子的場景：
對陌生人非常具有攻擊性的吠叫（LS2）;
對陌生人正常吠叫（L-S1）;
負面尖叫（在陌生人在場的情況下）（CH-N）;
消極的咕嚕聲（在陌生人面前）（GR-N）。
實驗結果如下表所示。與之前的實驗類似，兩種Wav2Vec2模型的表現都優于基線（Majority），而預訓練版本獲得了最準確的結果。
本文轉自 新智元，作者：新智元
