Las investigaciones han demostrado que es posible descifrar e interpretar los ladridos de los perros. Esto abre la puerta a una comprensión más profunda de las necesidades y emociones de nuestros fieles amigos de cuatro patas.
Muchos perros ladran con frecuencia. Pero entender lo que intentan comunicar puede ser todo un reto. Afortunadamente, ahora hay buenas noticias para quien sienta curiosidad por los pensamientos de su fiel compañero. Con la ayuda de la inteligencia artificial, ahora podemos echar un vistazo a lo que pasa por la cabeza de nuestras mascotas.
Ladridos de perros: falta de datos
Según la investigadora Rada Mihalcea, comprender mejor lo que los perros intentan decirnos podría ser muy útil. “Aún nos queda mucho por aprender sobre los animales con los que compartimos nuestro planeta”, afirma. “Los avances en IA pueden utilizarse ahora para mejorar drásticamente nuestro conocimiento de la comunicación animal. Y nuestros resultados sugieren que no tenemos que empezar de cero”.
Y es que en su estudio, los investigadores utilizaron modelos de IA entrenados inicialmente con habla humana. La cuestión es la siguiente. Uno de los principales obstáculos para desarrollar modelos de IA que analicen los sonidos de los animales es que no hay suficientes datos disponibles públicamente. Es mucho más fácil grabar y recopilar el habla humana que los sonidos de los animales. “El hecho de que sea tan difícil grabar y recopilar vocalizaciones de animales se debe principalmente a obstáculos logísticos”, explica el investigador Artem Abzaliev. “Los sonidos tienen que grabarse pasivamente en la naturaleza o, en el caso de las mascotas, con el permiso de los dueños”.
La falta de datos utilizables suficientes ha dificultado el desarrollo de técnicas eficaces para analizar los ladridos de los perros. Pero gracias a los modelos preexistentes de procesamiento del habla, que constituyen la base de tecnologías modernas como el reconocimiento y la traducción del habla, los investigadores ya han resuelto este problema. Estos modelos comprenden los matices del habla humana, incluidos el tono y el acento, y traducen esta información a algo comprensible para los ordenadores. Esto les permite identificar lo que se dice y quién lo dice. “Estos modelos pueden aprender y comprender los complejísimos patrones del lenguaje y el habla humanos”, explica Abzaliev. “Queríamos ver si podíamos aprovechar esta capacidad para distinguir e interpretar también los ladridos de los perros”.
El estudio ha sido todo un éxito
Los investigadores trabajaron con grabaciones sonoras de 74 perros de distintas razas, edades y sexos, grabados en diferentes situaciones. A continuación, Abzaliev recurrió a un modelo de aprendizaje automático. El equipo eligió un modelo de representación del habla llamado Wav2Vec2, que se entrenó inicialmente con datos del habla humana. Este modelo ayudó a los investigadores a traducir los datos acústicos de los perros en información comprensible.
La estudio ha sido un éxito. Resulta que Wav2Vec2 fue brillantemente capaz de clasificar los ladridos de los perros en cuatro categorías diferentes. Por ejemplo, el modelo puede distinguir si los ladridos de un perro expresan alegría o agresividad. El modelo también puede extraer otros datos de las vocalizaciones de los animales, como su edad, raza y sexo. Además, superó a otros modelos entrenados específicamente para analizar los ladridos de los perros, con una tasa de precisión de hasta el 70 %. “Es la primera vez que se aplican técnicas de comprensión del habla humana a la interpretación de la comunicación animal”, afirma Mihalcea. “Y nuestros resultados demuestran que los sonidos y patrones derivados del habla humana también pueden utilizarse para analizar y comprender las vocalizaciones animales”.
El estudio tiene importantes implicaciones para el bienestar animal. Comprender los distintos significados de los ladridos de los perros puede ayudar mucho a interpretar y responder a sus necesidades emocionales y físicas. Esto puede mejorar su cuidado y prevenir situaciones potencialmente peligrosas, concluyen los investigadores.
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