DeepSqueak软件：以深度学习解析啮齿动物情感信号
华盛顿大学的John Neumaier教授及其团队开发了一款名为DeepSqueak的创新软件，旨在自动化分析啮齿动物（如大鼠）发出的超声波叫声。该软件运用了最初为自动驾驶汽车设计的机器学习算法，能够将复杂的超声波信号转化为可视化的频率和强度图谱。
通过对这些图谱进行训练，计算机网络能够精确识别啮齿动物在不同情绪状态下的叫声模式。例如，研究表明22千赫兹的叫声通常与负面情绪相关，而55千赫兹的叫声则与积极情绪有关。这一发现对于理解动物的情感状态至关重要，因为这可能直接影响到科学实验的结果。
传统的人工分析方法耗时且效率低下，每小时的录音分析可能需要10小时。DeepSqueak的出现极大地提高了分析效率，使得研究人员能够更便捷地解读动物的行为信号。该软件已开源，供其他研究者使用，有望“普及”此类研究，克服以往因技术和成本造成的障碍。
DeepSqueak的研发成果已发表于《Neuropsychopharmacology》期刊，标志着在动物行为科学研究领域的一项重要进展，为更深入地理解动物认知和情感提供了强大的技术支持。
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