Sep, 2023

通过在线视频实现对犬叫声的词汇分析

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TL;DR通过将不同声音类型与一致语义相关联，本研究通过数据驱动的方法，解释了动物语言的语义特征。使用 YouTube 上以 Shiba Inu 为基础的数据集及上下文信息，对犬叫声与地点、活动之间的条件概率进行分析，验证了先前关于狗叫声语义含义的启发式研究，同时也提出了狗叫声中更细粒度的子类型，Shiba Inu 的最小语义单元与词有关。
发现论文，激发创造
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    Sep, 2023

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    Feb, 2024

  • 走向狗吠解码：利用人类语音处理进行自动狗吠分类

    本文研究狗的声音，并探索利用在人类语音上预训练的自监督语音表示模型来解决狗吠分类任务，该任务与人类语音识别中的任务有相似之处。我们具体研究了狗的识别、品种鉴定、性别分类和语境关联四个任务，并表明使用语音嵌入表示可以显著改善简单分类基线。此外，我们还发现在几个任务中，预训练于大规模人类语音声学的模型可以提供额外的性能提升。

    Apr, 2024

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    通过机器学习分析 McMurdo 海峡虎鲸的声音记录，有 96.4% 的准确率预测出海豚的行为，这表明虎鲸通过语音进行语义交流，并为行为预测和安全应用提供了希望。

    Jan, 2023

  • 如犬相语：人类到非人类生物的声音转换

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    Jun, 2022

  • 基于声音的词嵌入学习方法：Sound-Word2Vec

    该论文提出了一个新的嵌入方案 (sound-word2vec)，用于学习基于声音的专业词嵌入。 这些嵌入的使用在文本检索和电影制作等任务中表现出了很好的效果，并提出来了许多新的声学和拟声词上的依赖关系。

    Mar, 2017

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    研究人工智能和声音象征主义之间的结合，以及机器学习算法在训练中的偏向性和错误管理理论的假设，在中日韩宝可梦的名称中观察分类误差分布。

    Jan, 2023

  • 增强小鼠新生儿超声声发射分析：不同数学模型的开发、评估和应用

    研究通过不同类型的神经网络对超声波声音进行分类，构建了可全自动分析大型数据集并具有高可靠性的流水线，并在鼠类的自闭症样行为研究中发现了关键差异。

    May, 2024

  • 使用子词单元提取日本虚构角色的语言言论模式

    本文提出了一个解决 MeCab 等传统词法分析器不能很好处理日本动画或游戏角色台词的问题的方法，该方法使用了为深度学习提出的子单元切割行文，并提取频繁出现的字符串来获得表征角色台词的表达式。经过性别、年龄以及日本动画中各个角色的分析，发现这些切割出来的子单元是特定于每一特征的语言表达模式，实验表明这种方法在分类上胜于传统方法。

    Mar, 2022

  • 通用语言建模代理

    本文提出了一种基于古兰经语言结构的新方法，利用词嵌入技术分析动物的语音数据中的频率组件，以解锁动物交流中潜在的相关性和有意义的见解，并利用生物声学模型生成音频以培训自然语言处理技术，旨在找到动物语言背后的意图而不是每个单词的翻译。

    Jun, 2023