La investigación innovadora que analiza el momento y la secuencia de las llamadas de las aves podría proporcionar una nueva visión de la interacción social que se produce entre las aves. También ayudará a enseñar a las máquinas a diferenciar entre los sonidos naturales y hechos por el hombre y a comprender el mundo que los rodea.
El trabajo está dirigido por el Dr. Dan Stowell, investigador en escucha de máquinas de la Universidad Queen Mary de Londres QMUL. Está respaldado por una beca de desarrollo profesional del Consejo de Investigación de Ingeniería y Ciencias Físicas EPSRC. Un audiopresentación de diapositivas Descifrando el coro del amanecer en esta investigación está disponible en YouTube con ejemplos de las grabaciones de aves: http://www.epsrc.ac.uk/newsevents/multimedia/dawnchorus/ .
En agosto de 2015, la tecnología del Dr. Stowell se lanzó al público en una aplicación para teléfonos inteligentes llamada Warblr. Los usuarios graban el sonido de un pájaro en su dispositivo móvil y la aplicación analiza el sonido, lo compara con patrones de llamadas de pájaros en su conjunto de datos yproporciona una lista de posibles especies con las que coincide la grabación.
El Dr. Stowell ahora se está basando en este trabajo para llevar el análisis por computadora de los sonidos que hacen las aves a un nuevo nivel, para descubrir más sobre qué mensajes se están comunicando y quién está dominando las conversaciones que están teniendo lugar.
"Tradicionalmente tomaría medidas explícitas de cosas como cuánto tiempo dura este sonido, qué frecuencia es ese sonido", dice el Dr. Stowell. "Para ir más allá de esto, utilizamos métodos modernos de aprendizaje automático donde no necesariamente sabe cómola computadora ha tomado una decisión sobre un sonido en particular, pero al entrenarlo, lo que significa mostrarle muchos ejemplos anteriores, podemos alentar a un algoritmo informático a generalizar a partir de esos ".
En el aviario de laboratorio de la Universidad, los pinzones cebra hembra le proporcionan al Dr. Stowell muchos ejemplos de audio para su trabajo.
"Hemos reunido el tiempo de las llamadas junto con el análisis acústico del contenido de la llamada, por ejemplo, si es una llamada corta o larga. Examinamos factores como la probabilidad de que una llamada de pájaro aumente o disminuya después de otra¿llama un pájaro o está ocurriendo una interacción más sutil? Determinar qué tan fuerte influye cada pájaro en otro nos ayuda a construir una imagen de la red de comunicación que está ocurriendo en ese grupo de pájaros ".
A largo plazo, el trabajo del Dr. Stowell podría usarse en una variedad de áreas, desde descifrar el coro del amanecer hasta cómo el cambio climático está afectando los patrones de migración de las aves. Podría usarse para identificar lo que está sucediendo en los registros históricos de cantos de pájaros en lugares comocomo la Biblioteca Británica. También mejorará nuestra comprensión de la forma en que otros grupos de animales están socialmente organizados y cómo evolucionó el lenguaje humano.
"Además, en realidad tenemos muchas aplicaciones en las que las máquinas necesitarán comprender el mundo que las rodea a través del sonido y la visión", dice el Dr. Stowell. "Ya se trate de autos sin conductor, teléfonos móvileso monitorear CCTV, lo que este trabajo puede alimentar es una comprensión y análisis más amplio de un entorno de sonido ordinario ".
El gran público británico también está desempeñando un papel importante en la investigación del Dr. Stowell. Desde su lanzamiento, la aplicación Warblr ha llevado a la recopilación de más de 25,000 grabaciones de todo el Reino Unido. Pero hay un elemento de imprevisibilidad como una cuarta parte deEstas grabaciones no son de pájaros reales, sino que son personas que imitan el canto de los pájaros que han escuchado. Estas imitaciones humanas de pájaros se están utilizando para enseñar a las computadoras no solo cómo distinguir entre la canción auténtica y la imitación de pájaros, sino también cómo separarlos de otrostipos de sonido, que van desde el timbre de un teléfono hasta el llanto de un bebé.
"Este aspecto de Big Data / Ciencia Ciudadana contribuirá al trabajo de aprendizaje automático, para ayudar a una computadora a analizar si un pájaro hace o no un sonido en particular", agrega el Dr. Stowell. "Hay personas creando proyectos en este momento dondetienen sistemas de micrófonos desatendidos en un bosque, que están grabando y tratando de identificar en qué aves ocurren dónde. Para poder hacerlo de cualquier manera escalable vamos a necesitar algoritmos que puedan decir "sí, eso es unpájaro 'o' no, eso es solo un árbol crujiendo en el viento '".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Consejo de Investigación de Ingeniería y Ciencias Físicas EPSRC . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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