多年来，研究人员知道啮齿动物的吱吱声可以透露很多动物的感受。就像狗摇尾巴一样，某些声音表明啮齿动物很快乐。相反，其他声音表明啮齿动物有压力，甚至抑郁。

但为什么他们对啮齿动物的情绪感兴趣？这些研究人员希望了解啮齿动物对各种刺激的反应。这可以帮助研究人员确定帮助上瘾或抑郁的人的最佳方式。他们将能够判断治疗是否有助于通过简单地分析啮齿动物的聊天方式来降低抑郁感。

由于啮齿类动物主要通过人类耳朵听不到的超声波发声(USVs)进行交流，所以很难破译老鼠的声音。usv的频率范围从20 kHz到115 kHz，而人类通常能听到20 Hz到20 kHz的声音。

到目前为止，研究人员依旧依赖于耗时，手动分析啮齿动物的喋喋不休。发声处于如此高的频率，研究人员必须减慢录音以便听到它们。即使有专业的麦克风，标记和对录音中的高倾斜吱吱声也是劳动密集型的。这些方法也容易受到人类错误和误解的影响。

“过去，研究人员已经记录了这些，以便在行为测试期间进入动物的情绪状态，”精神病学和行为科学系教授，告诉Digital Trends．“问题是，对这些录音的手动分析可能需要10倍的时间来倾听人类可以听到的频率速度。这使得工作量令人遗憾和气馁的研究人员从使用这种自然读出了关于动物的情绪状态。“

因此，华盛顿大学的研究人员团队转向人工智能（AI）以自动化该过程。他们的程序被称为Deepsqueak，因为它依赖于称为深度学习的AI形式。

利用深度学习分析USV

华盛顿大学精神病学和行为科学技术人员罗素Marx，以及华盛顿大学大学博士生凯文·咖啡博士的技术人员，与Neumaier教授一起制作Deepsqueak，软件检测和分析USV。他们的研究最近发表在了神经精神药理学自然杂志．

科菲说:“我们可以训练软件以一种更类似于人类学习的方式来分析这些呼叫。”“我们只是向它展示图片和例子，而不是从数学上描述发声是什么。”

DeepSqueak的工作原理是将音频问题转化为视觉问题。DeepSqueak的输入是一个音频文件(. wav或. flac)。DeepSqueak将音频文件分成一小段，然后将这些片段转换成图像(超声波图)。下图显示了从原始音频文件到过滤声波图的转换。

超声图被送入了一个深入学习的AI程序，该程序识别和分类图像，就像在自动驾驶汽车中使用的AI来识别停止标志和车道标记。它首先决定在超声图中存在吱吱声，如果是，它的吱吱作响是什么。

“DeepSqueak使用仿生算法，通过给有标记的发声和噪音例子来学习分离发声，”Marx说。

该团队使用示例代码启动了DeepSqueak，使用更快的R-CNN深度学习进行目标检测来自MathWorks网站。从那里，他们在Matlab开发了Deepsqueak软件包和GUI。DeepSqueak使用计算机视觉系统工具箱，曲线拟合工具箱，图像处理工具箱，并行计算工具箱和深度学习工具箱。

科技可以帮助开发更好的成瘾治疗方法

研究团队专注于精神病和行为科学。这种非侵入性研究发现，啮齿动物在预期奖励时最开心，例如糖，或与同龄人一起玩耍。当女性啮齿动物周围时，他们也发现雄性啮齿动物表现得不同。那里没有大惊小怪。

Neumaier教授说他的目标是为压力障碍和成瘾进行治疗。Deepsqueak将通过方便快捷地发出破译超声波发声来帮助实验室更快地获得。

他说:“如果科学家能更好地理解药物是如何改变大脑活动，从而引起愉悦或不愉快的感觉，我们就能设计出更好的成瘾治疗方法。”

该团队让所有研究人员都可以使用DeepSqueak，这样他们就可以创建自己的分析。密码打开了Github．该项目目前可以识别大约20种不同的usv。该团队希望，随着其他人识别和标记各种usv，他们将能够创建一个虚拟的鼠语谷歌翻译。

想要了解更多关于DeepSqueak的信息，请看这个视频: