科學家開發深度學習軟體 DeepSqueak,要解碼「鼠語」來協助生物研究

作者 | 發布日期 2019 年 02 月 20 日 19:13 | 分類 AI 人工智慧 , 自然科學 follow us in feedly

實驗鼠可說是現代醫學的基礎,為了更理解老鼠的語言,華盛頓大學研究團隊開發了一款深度學習軟體 DeepSqueak,可自動辨識、處理並分類囓齒動物的叫聲,隨著研究進行,團隊認為未來將有機會理解「鼠語」,並從交流中為無數研究增加更有用的數據。



老鼠一直被認為是聰明且善於交際的動物,但因為牠們會以人耳無法處理的超聲波頻率大量通訊,即使用專用耳機聆聽,要標記分類叫聲也非常費力,因此研究「鼠語」一直被認為困難且不切實際。

華盛頓大學研究團隊開發的軟體希望改變這一切。DeepSqueak 會透過複雜的深度學習演算選擇囓齒動物叫聲的原始音檔,與具相似特徵的內容比較,並與相同特徵的叫聲比較,以叫聲順序來尋找模式。

目前對老鼠所有叫聲的含義知之甚少,但開發者希望一旦生物學家編寫足夠的聲音資訊,就能打造出老鼠的「羅塞塔石碑」(Rosetta Stone)來破解謎團。

由於生理學和基因組成和我們十分相似,實驗鼠對人類來說是非常好的替身,根據美國生物研究基金會(FBR)統計,約有 75 項獲得諾貝爾生醫獎的研究項目都曾用實驗鼠進行,然而我們對這些囓齒動物的資訊仍知之甚少,究竟牠們的各種叫聲意味著什麼意思?

截至目前,研究人員在實驗中都依照模糊的物理線索(像是按下槓桿選擇特定物質),或是耗時許久的手動分析來理解實驗資訊,但這兩種方式都容易受到人為錯誤和誤解影響結果。

就像自駕車能接收並評估前方道路的視覺數據,DeepSqueak 將囓齒動物呼叫的聲音轉換為超聲波圖像後,便能運用機器視覺訓練分析。研究人員 Kevin Coffey 指出,由於老鼠經常四處奔跑碰撞,能精確濾除背景噪音的能力尤其重要,而這正是機器比人類擅長的工作。

過去的研究中,研究人員曾試圖將某些發聲與情緒聯繫起來,例如大鼠較高音調的呼叫通常與正面響應(接收獎勵)相關,而較低音調的呼叫被認為是否定響應,但目前為止這都還只是一門不精確的科學,團隊希望透過 DeepSqueak 能更細微的理解這些聲音。

除了自動濾除已辨識的背景噪音,DeepSqueak 也允許用戶輕鬆手動查看已辨識的音節,並根據特定實驗調整參數,研究人員指出,DeepSqueak 不僅能夠減少手動分析的錯誤辨識次數,也可將分析速度提高 40 倍。

過去也有嘗試解釋囓齒動物呼叫的分析軟體,但 DeepSqueak 是首次使用深度學習解碼囓齒動物聲音,對於過濾背景噪音、檢測不同頻率呼叫改進,透過更了解老鼠在藥物成癮實驗中的動機狀態,研究人員相信這將能用於研究憂鬱症、焦慮症和帕金森氏症,為人們創造更有效的治療方法。

為了提供有豐富語音分析經驗的人員研究,DeepSqueak 也可從 Coffey 的 GitHub 帳號免費下載。研究已刊載在《神經精神藥理學雜誌》(Neuropsychopharmacology)期刊。

(首圖來源:pixabay

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