DeepSqeak, el algoritmo capaz de traducir el lenguaje de los roedores [AUDIO]

Biodiversity Heritage Library

Desarrolladores estadounidenses presentaron DeepSqeak, un programa para el procesamiento automático de vocalizaciones de roedores. Funciona en base a redes neuronales convolucionales y permite extraer sonidos individuales de los archivos de audio de acuerdo con su sonograma, luego de lo cual los clasifica, creando un "diccionario". El artículo fue publicado en la revista Neuropsychopharmacology. El algoritmo está disponible en GitHub.

Los roedores utilizan la vocalización ultrasónica para comunicarse entre sí: emiten sonidos con una frecuencia de 20 kilohertz. El "diccionario" de  estos sonidos es bastante grande: los investigadores los subdividen en sílabas según la longitud y la frecuencia, y cada uno de ellos está asociado con una respuesta animal específica. Por ejemplo, los sonidos con una frecuencia de 50 kilohercios se asocian con una reacción emocional positiva de ratas de laboratorio y los sonidos más bajos con una frecuencia de alrededor de 20 con una negativa. Sin embargo, en ratones, el patrón de comunicación es diferente.

El traductor de ratas 

Investigadores de la Universidad de Washington bajo el liderazgo de Kevin Coffey decidieron crear un algoritmo que ayude a reconocer los sonidos de los roedores, dividirlos en sílabas y clasificarlos. El análisis con DeepSqeak consta de varias etapas: primero, se crea un sonograma a partir de un archivo de audio, desde el cual se extraen los fragmentos de sonido. Como el sonograma también puede incluir ruido, el algoritmo utiliza una red neuronal convolucional que separa las vibraciones del sonido en sonidos que emiten los roedores y el ruido exterior.

Algoritmo del clasificador DeepSqeak

Kevin Coffey et al. / Neuropsicofarmacología, 2019

Después, en la interfaz del programa, todos los sonidos emitidos por un roedor aparecen en grupos separados: todo el "diccionario" de sonidos y la clasificación preliminar están disponibles para el usuario. Por ahora, en el programa está disponible la clasificación de la vocalización de ratones, en la que existen cinco tipos diferentes de sonidos. Además, el usuario puede proporcionar de forma independiente un archivo con muestras de sonidos marcadas manualmente  en el sonograma, después de lo cual el programa los clasifica.


Los autores también señalan que DeepSqeak puede reconocer sonidos individuales emitidos por ratones, en medio de un alto nivel de ruido y baja audibilidad de la vocalización. 

Vale recalcar que los ratones cambian su voz de acuerdo al sexo de su “interlocutor. Estos roedores emiten sonidos más agudos cuando se comunican con representantes del sexo opuesto, señala un artículo publicado en la revista PLOS ONE.


María Cervantes 
Esta noticia ha sido publicada originalmente en 
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