因为与人类拥有相似的遗传特征,研究人员经常在医学实验中使用小白鼠作为对照。但其实,它们也是一种社会生物。 为了更好地研究鼠鼠之间的对话,华盛顿大学的科学家们,特地发布了一款研究其超声波发声模式的趣味工具 —— DeepSqueak 。 作为一种能够分析鼠类叫声的卷积神经网络,其巧妙地运用了深度学习算法。
(研究配图 - 1)
想要研究鼠类的发声,是相当耗时的。一方面,它们发出的声音范围,超过人耳 20kHz 的听觉阈值。
换言之,我们要将录音速度放慢 20 倍,才能听清最高频的内容 —— 小鼠聊天一小时,人类要听十个钟!
研究人员 Kevin Coffey 和 Russell Marx 开发 了一款名叫 DeepSqueak 的深度学习算法,能够从原始录音中分离和分类鼠语。
有趣的是,它是从自动驾驶车辆用于规避障碍的软件演变而来的。在对其进行修改后,研究人员能够对类似的特征(吱吱声)进行分组,然后识别出特定的呼叫序列或模式。
在对实验鼠进行焦虑、抑郁、吸毒成瘾的研究中,Coffey 和 Marx 就已经使用过该程序。但是显然,DeepSqueak 还能被运用到其它地方,比如研究鼠语。
大多数动物的‘问候’声,都有其背后的意义,但它们通常是随机的。例如,一只小猫可能会因为牛奶而喵喵叫,但它并没有将一系列声音串在一起,以传达更复杂的含义。
在这方面,鼠类可能有所不同。借助 DeepSqueak 的发声分析,研究人员发现鼠类有着较为粗略的语法模式,即它们可能拥有自己的语言。
Marx 表示,尽管还不能将之命名为一种语言,但鼠类的叫声并不是随机的,这是一个需要进一步深入研究的话题。
DeepSqueak helps researchers decode rodent chatter( via )
遗憾的是,俩人当前正忙于有关抑郁症和成瘾的研究。不过他们还是希望其他科学家能够受益于这款软件,然后催生出更多的研究成果。
有鉴于此,Marx 与 Coffey 通过代码托管 网站 GitHub ,向公众发布了 DeepSqueak 的 MATLAB 版本( PDF )。
有关这项研究的详情,已经发表在近日出版的《神经精神药理学》(Neuropsychopharmacology)期刊上。原标题为:
《DeepSqueak: a deep learning-based system for detection and analysis of ultrasonic vocalizations》
《DeepSqueak:一套基于深度学习、能够检测和分析超声波发声的深度学习系统》
[编译自: TechSpot ]
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