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Robôs
Terça, 10 de junho de 2008, 14h19  Atualizada às 15h31
Robô pode identificar três vozes ao mesmo tempo
 
Divulgação
Asimo reconhece comandos de voz dados simultaneamente
Asimo reconhece comandos de voz dados simultaneamente
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O robô Asimo, desenvolvido pelo Instituto de Engenharia Elétrica e Eletrônica do Japão (IEEE), ganhou uma nova habilidade que pode colaborar bastante no desenvolvimento de robôs futuros: a capacidade de identificação de múltiplos comandos dados simultaneamente.

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Agora, Asimo é capaz de compreender uma situação em que três humanos falam ao mesmo tempo. O robô com a nova perícia está sendo utilizado, até agora, como juiz em campeonatos do jogo "pedra, papel e tesoura", em que cada um dos participantes grita, ao mesmo tempo - mas acredita-se que no futuro a complexidade das frases e o número de vozes identificadas crescerá.

O feito é possível graças à criação de um novo software chamado HARK, desenvolvido pelos cientistas japoneses Hiroshi Okuno, da Universidade de Kyoto, e Kazuhiro Nakadai, do Instituto de Pesquisa Honda.

Com uma matriz de oito microfones espalhados por seu rosto e corpo, o robô identifica de onde cada voz está vindo e isola as outras fontes de som. Então, o HARK entra em ação para analisar, via reconhecimento de voz, cada uma das faixas individuais de voz.

A qualidade de audição do robô já ultrapassa a do ser humano, explicou Okuno à revista NewScientist, completando que Asimo é capaz de ouvir diversas coisas de uma só vez, sem precisar se focar em apenas uma fonte de som, efeito conhecido como "Efeito Príncipe Shotoku", que segundo a lenda japonesa ouvia os pedidos de dez pessoas ao mesmo tempo.

O sistema ainda não chegou à qualidade do príncipe lendário, mas os cientistas garantem que é capaz de distinguir com margem de acerto entre 70% e 80% os comandos de três interlocutores.

Outro ponto que precisará de cuidados é o vocabulário do robô. O simples jogo foi escolhido para teste porque os comandos são simples. Quando testado para anotar pedidos de restaurante, sua precisão de identificação caiu para apenas 30% a 40%.

O trabalho foi apresentado durante a Conferência Internacional de Robótica e Automação IEEE 2008, que aconteceu em Pasadena, nos Estados Unidos.
 

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