Уникальная «подпись» львиного рыка обнаружена с помощью машинного обучения

Рык льва — один из самых захватывающих звуков дикой природы. Этот характерный зов обычно состоит из серии: одного или двух тихих стонов, за которыми следуют несколько громких, полногорлых рыков и завершающая последовательность ворчаний.

Ученые из WildCRU Оксфордского университета совместно с коллегами с факультета компьютерных наук обнаружили точные признаки, делающие рык каждого льва уникальным, идентифицируемым и отслеживаемым.

Используя новые методы машинного обучения, группа разработала устройство — биологгер, — которое можно прикрепить к существующему GPS-ошейнику льва для записи аудио- и данных о движении. Биологгеры позволяют ученым с уверенностью сопоставлять каждый рык с конкретным львом, сверяя данные о движении и звуке в больших наборах записей.

На собранных данных ученые обучили алгоритм распознавания образов «изучать» рыки каждого индивидуума. Затем алгоритм протестировали на новых, незнакомых ему последовательностях, чтобы определить, является ли общая форма контура (f0) важной отличительной чертой.

Результаты, опубликованные в Bioacoustics, показывают, что можно классифицировать рыки по индивидуальной принадлежности с точностью 91.5%. Это говорит о том, что общая форма контура фундаментальной частоты (f0) полногорлого рыка стабильна у каждого отдельного льва и достаточно отличается у разных особей для точной идентификации.

Ранее было показано, что львы могут узнавать голоса других особей, что позволяет им находить сородичей и избегать потенциально враждебных соседей. Но оставалось малоизученным, как именно индивидуумы передают информацию о своей идентичности в структуре calls.

Новые данные раскрывают возможный механизм индивидуального голосового распознавания у африканских львов. Они указывают, что львы могут научиться распознавать тонкие вариации фундаментальной частоты в рыках других особей и связывать определенные вариации с конкретными идентичностями.

Эндрю Дж. Лаверидж (WildCRU): «Численность африканских львов сокращается. Разработка экономически эффективных инструментов для мониторинга и, в конечном счете, лучшей защиты популяций является приоритетом сохранения. Возможность дистанционно оценивать количество особей в популяции по их рыкам может революционизировать методы оценки».

Эндрю Маркхэм (факультет компьютерных наук): «Точное различение индивидуальных рыков с помощью алгоритмов машинного обучения может способствовать разработке альтернативных методов оценки плотности популяции и отслеживания перемещений отдельных особей».

Ученые планируют развить работу, проводя эксперименты с воспроизведением модифицированных записей рыков. Они надеются выяснить, передает ли одна лишь фундаментальная частота достаточно информации об индивидуальности для голосового распознавания. Благодаря быстрому технологическому прогрессу автоматизированный акустический мониторинг львиных популяций может стать реальностью в ближайшем будущем.