Dos desarrolladores y una ornitóloga han creado un curioso experimento web llamado Bird Sounds, y que te permite reproducir el sonido de más de 14.000 especies diferentes de ave. Y no sólo eso, sino que la página hace uso del Machine Learning para catalogar y organizar automáticamente todos estos sonidos partiendo de la base de datos del Laboratorio de Ornitología de Cornell.
Para organizar los sonidos, los desarrolladores primero recortan cada uno a pequeños clips de apenas un segundo, y luego utilizan la técnica t-SNE para que la su algoritmo de Inteligencia Artificial sea capaz de crear una huella digital única para cada uno de los sonidos. La huella contiene toda la información del audio, y permite que el algoritmo entienda cómo suena aunque se haya reducido todo a puro código.
Y es precisamente a partir de esa huella que el algoritmo después organiza todos los sonidos, agrupando todos los que se parecen y pertenecen a aves similares. El resultado es el que ves, un mapa interactivo de sonido por el que puedes navegar haciendo click en cada sonido que se visualiza para hacerlo sonar.
La página incluye un buscador para poder encontrar una especie concreta, y cuando pulsas sobre cada uno de los sonidos se te muestra el nombre y una fotografía del animalen concreto. Por último, la web también te permite mantener el click izquierdo del ratón pulsado y deslizarlo por ella para ir reproduciendo todos los sonidos por los que pasas, de manera que puedes pasarte la tarde componiendo melodías con miles de pájaros.
Esperan que esto sólo sea un primer paso
Tal y como explican en este vídeo de presentación, la idea del experimento surgió cuando los desarrolladores hablaron con miembros de la Universidad de Cornell sobre lo interesante que sería aplicar el Machine Learning a los sonidos de los pájaros, y ha sido desarrollado en colaboración con el Google Creative Lab.
Los creadores de esta IA capaz de catalogar y organizar sonidos también hablan de su sueño de que este tipo de algoritmos pueda llegar a utilizarse para identificar y monitorizar diferentes tipos de especies animales en el futuro utilizando técnicas de reconocimiento de sonidos. Sin embargo, para eso todavía queda un largo camino.
En cualquier caso, cualquier persona que quiera jugar, estudiar o reutilizar el experimento de este grupo puede hacerlo accediendo al código en su página de Github, ya que han decidido que sea de código abierto para que cualquiera pueda aprovechar su trabajo.
En Genbeta | Machine Learning con percepción humana: la idea de esta startup para que el coche autónomo entienda a los peatones
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La noticia
Esta web te permite reproducir sonidos de 14.000 aves perfectamente ordenados mediante Machine Learning
fue publicada originalmente en
Genbeta
por
Yúbal FM
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