Рев – это уникальный «звуковой след» каждого льва. Он используется для обозначения границ территории и коммуникации внутри прайда. До этого специалисты анализировали аудиозаписи вручную, что было крайне трудоемко и зависело от навыков исследователя. Теперь же этот процесс удалось автоматизировать.
Рык с акцентом: голоса львов различаются в зависимости от места обитания
Оказывается, акцент присущ не только людям. С помощью новой методики ученым удалось определить особенности рыка львов в зависимости от региона обитания.
Freepik
Более того, обнаружились ранее неизвестные «нотки» в звуках, которые издают хищники, и значительно повысилась точность идентификации конкретных особей – до 87%.
До недавнего времени считалось, что рев состоит из трех частей: начальных тихих звуков, мощного рыка и завершающего ворчания. Однако новые исследования показали, что структура этого звука гораздо сложнее. В ходе разборов выявлен дополнительный элемент – так называемое «промежуточное рычание».
Для автоматической классификации звуков алгоритм обучили отличать типы рычания по двум параметрам: длительности и максимальной частоте. Точность автоматической сегментации достигла 95,4%.
Как рельеф влияет на особенности рыка
Во время работы исследователи заметили, что рычание львов, обитающих в разных регионах, отличается. Анализ данных из Танзании и Зимбабве показал наличие «акцентов». Эти различия могут объясняться природными условиями: рельеф и растительность влияют на распространение звука, а львы, вероятно, адаптируют свои рыки, чтобы их было слышно на больших расстояниях.
Дополнительно выяснилось, что акустические данные сильно зависят от социальной ситуации. В частности, записи из Танзании показывают, что самки львов в период исследования почти не рычали, вероятно потому, что кормящие матери старались избегать шума, чтобы не привлекать конкурентов или хищников. Это подтверждает то, что акустический мониторинг требует учета поведения и условий жизни животных.
Новый метод существенно расширяет возможности экологического мониторинга. Установка автономных микрофонов в пустыне или саванне позволяет гораздо быстрее и дешевле отслеживать численность и повадки львов, что важно для охраны видов. Обработка полученных звуковых данных нейросетями обеспечивает более высокую точность по сравнению с традиционными методами и позволяет осуществлять контроль за популяциями в труднодоступных регионах без постоянного присутствия ученых.