鸟鸣的机器学习和统计分类将声音声学特征与系统发育联系起来,Scientific Reports
鸟鸣的机器学习和统计分类将声音声学特征与系统发育联系起来
Scientific Reports ( IF 3.8 ) Pub Date : 2023-05-01 , DOI: 10.1038/s41598-023-33825-5
Moises Rivera 1, 2 , Jacob A Edwards 2, 3 , Mark E Hauber 4 , Sarah M N Woolley 2, 3, 5
鸟鸣是研究进化和生物多样性的长期模型系统。在这里，我们收集并分析了梅花科七个物种的高质量歌曲录音。我们测量了音节的声学特征，然后使用降维和机器学习分类器来识别能够准确地将音节分配给物种的特征。物种差异由前 3 个主成分捕获，对应于基本频率、功率分布和光谱时间特征。然后，我们确定了分类准确性背后的测量特征。我们发现基频、平均频率、频谱平坦度和音节持续时间是物种识别中最具信息性的特征。接下来，我们测试了物种歌曲的特定声学特征是否可以预测系统发育距离。我们在音节频率特征中发现了显着的系统发育信号，但在功率分布或谱时特征中没有发现。结果表明，频率特征比其他特征更受物种遗传学的限制，并且是从歌曲录音中识别物种的最佳信号特征。功率分布和谱时特征中缺乏系统发育信号表明这些歌曲特征是不稳定的，反映了学习过程和个体识别。
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更新日期：2023-05-01
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