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密歇根大学人工智能实验室负责人 Rada Mihalcea 表示，人工智能在理解语音的微妙之处方面有了显著进步，可以区分音调、音调和口音的细微差别，可凭借这些研究基础来理解狗吠。

开发这种分析动物发声 AI 模型的主要障碍之一，是缺乏公开可用的数据。虽然有许多资源和机会来记录人类的语音，但从动物身上收集数据更加困难。

团队尝试使用采集人类语音数据的方式来采集狗的叫声信息，各种情况下收集了 74 只不同品种、年龄和性别狗狗的吠叫、咆哮和呜呜声。

团队将采集到的这些声音信息用于分析人类语音的机器模型中，模型可以很好地理解狗之间的交流，模型在各种测试中准确率达到 70%。

Rada Mihalcea 表示，“来自人类语音的声音和模式可以作为分析和理解其他声音（如动物发声）的声学模式的基础”。团队其他研究人员也表示，更好地了解动物发出各种声音的细微差别，可以改善人类对其情感和身体需求的解释和反应。

据悉实验结果在 2024 年计算语言学、语言资源与评估国际联合会议进行了展示。