猫真的会自动变性吗？AI发现猫咪处于热恋期400多种猫语被破译

为了理解猫咪，人们想了很多办法，有用各种高科技的，但效果都不佳，直到最近有人开始用人工智能对猫咪的叫声进行了研究。

米兰大学计算机系的研究团队，试图用隐式马尔科夫方法将猫咪在不同环境状态下的喵喵叫识别出来，他们还真的成功了。

分类猫叫，找出共性

米兰大学的研究团队在期刊《动物福利》上发布了论文《猫在不同环境中叫声的自动分类》。他们通过音频信号处理和模式识别算法，实现了对猫叫声的自动分类。此外，团队还开放了一个包含 440 段由 21 只猫收集的叫声数据集。

研究团队展开的这项研究，希望能够找出猫在几个常见环境下的叫声是否存在共性和规律，能通过机器学习的方式，找到这些规律，以了解猫的行为意图或心理活动。

他们选择了 10 只缅因猫和 11 只英国短毛猫两个品种共二十一只猫，仔细记录下它们的性别、绝育情况。

数据集收录了它们三种环境状态下的叫声，分别是：被抚摸时、被隔离、喂食前，并严格保证每只猫在三种环境中的各种变量。

猫咪也有小情绪

为了准确识别猫咪在这3种情况下的叫声，研究者们还做了一个AI模型。采用了模式识别的方法，先区分猫叫声是否属于“等投喂”和“被隔离”两种状态，再识别它们是否属于不同的状态。

经过实验，“等待投喂”的猫咪叫声能被完美识别，达到了100%；“被抚摸时”的猫咪叫声识别率达到了第二，平均在95.24%，有一定概率被识别成“等待投喂”；“被隔离”的猫咪叫声识别率在92.59%，有一定概率被识别成“被抚摸时”。

三种状态的识别效果都在90%以上。这一研究结果让团队大受鼓舞，实验证明了猫叫声是可以被有效分类的。他们计划下一步的研究将尝试结合猫咪的身体动作，建立分析模型，继续分析猫咪的情绪特征。

另外研究也发现，当同一只猫咪从被隔离的环境转移到投喂环境时，它的声音明显比其它猫咪声音变化幅度更大。而处于发情期的猫咪，在所有阶段的测试中表现出的叫声与其它猫都大为不同。

研究声音只是第一步

事实上只靠声音去理解猫咪的状态并不可靠，因为动物的表达体系十分复杂，声音只是其语言的一部分，绝大多数动物还会依靠肢体动作、气味甚至生物激素，进行彼此之间的交流。

要想搞懂它们的情绪，人工智能的确有办法。但是索菲亚还是建议主人在养育过程中，多多用心关注猫咪的表现与反应，这样才更能体会到它们真实的情绪和需求。

如果未来人们拥有能够读懂猫咪的科技，你会选择相信科技还是自己对猫咪的了解呢？