自动检测与注释东加勒比抹香鲸 “尾声” 信号：解锁鲸类交流奥秘

《Scientific Reports》：Automatic detection and annotation of eastern Caribbean sperm whale codas

为解决抹香鲸（Physeter macrocephalus）交流信号 “尾声”（coda）自动检测与注释的难题，研究人员开展相关研究。结果显示该自动检测与注释方法能在低信噪比下工作，还发现新 coda 信号等。这有助于理解抹香鲸交流系统，为其保护管理提供支持。

　　在神秘的海洋世界里，抹香鲸作为海洋中极具特色的生物，一直吸引着科学家们的目光。近年来，对抹香鲸生物声学的研究逐渐成为热点，众多科研项目致力于揭开抹香鲸交流的神秘面纱。比如 2020 年成立的 CETI 项目（Cetacean Translation Initiative），利用先进的机器学习和前沿机器人技术，试图更好地理解抹香鲸的交流方式。然而，在这个研究领域，仍存在诸多问题。现有研究虽然在抹香鲸生物声学方面取得了一定进展，但在抹香鲸交流信号 “尾声”（coda）的检测和注释上，还面临着巨大挑战。
coda 是抹香鲸个体间交流时发出的具有独特节奏和节拍的短序列点击声，对研究抹香鲸的交流系统至关重要。但目前，coda 的识别主要依靠手动注释，不仅效率低下，而且缺乏自动检测和分类的方法。由于抹香鲸群体中多个个体发出的 coda 常常相互重叠，很难将其与回声定位 clicks 区分开来，这使得 coda 的研究进展缓慢。为了突破这些困境，来自以色列海法大学、加拿大卡尔顿大学等多个机构的研究人员开展了一项重要研究，旨在开发一种自动检测和注释抹香鲸 coda 的方法，相关研究成果发表在《Scientific Reports》上。
研究人员在此次研究中运用了多种关键技术方法。数据收集方面，通过在抹香鲸身上附着声学标签（如 Dtag）获取近场数据，从船上部署水听器收集远场数据。检测方法上，先利用瞬态检测器确定感兴趣区域（ROIs），再基于这些区域的特征进行聚类分析。同时，通过计算结构相似性和时间相似性等指标，结合广义高斯混合模型（GGMM），判断聚类是否为有效的 coda。
研究结果如下：

1. 检测和注释结果：通过分析接收器操作特征曲线（ROC）评估检测性能，发现设置约束条件（如限制点击的共振频率和脉冲数）可大幅降低误报率（FAR），虽然检测率（Pd）会略有下降，但整体能在低信噪比（SNR）下有效工作。在自动注释准确性方面，约 70% 的情况下能识别出 coda 中的所有点击，另有 10 - 20% 的情况可识别 80% 的点击，但误判单个点击仍可能导致 coda 类型误分类。
2. 交流特征分析：
   • 调制信号分析：研究 coda 类型分布，发现 “1 + 1 + 3” 型是信号发送者和接收者最典型的 coda 类型，且 coda 类型变化不大，主要集中在几种类型之间。
   • 波特率分析：以波特率类比 coda 之间的时间间隔（Inter - coda Interval），发现不同鲸鱼的 coda 交流持续时间存在差异，且这种差异不受 coda 类型影响，表明交流结构在 coda 内部时间间隔（ICI）和 coda 类型变化时仍能保持稳定。
   • 容量中断分析：通过 coda 的 ICI 变化衡量信息增益，发现不同 coda 类型的 ICI 变化程度不同，复杂的 coda 类型（如 6i）具有更高的 ICI 变化多样性，意味着能传输更多信息，且鲸鱼在交流时 coda 的 ICI 变化存在同步现象，这种同步可能与鲸鱼身份有关。
   
   
3. 新 coda 类型的识别：利用自动检测器对未注释数据进行分析，发现了两种新的 coda 类型 “1 + 5” 和 “1 + 1 + 4”，这些新类型具有独特的节奏结构。
   在研究结论和讨论部分，该研究开发的自动检测和注释方法是抹香鲸 coda 研究领域的重要突破。它能对大量原始声学数据进行自动分析，显著减少处理时间。通过该方法发现的新 coda 类型以及 coda 交流中的同步现象等，为深入理解抹香鲸的交流系统提供了新视角。研究结果还表明，coda 交流结构会因交流对象的身份而变化，这对于进一步研究抹香鲸的社会行为和种群结构具有重要意义。未来，研究人员计划将该检测方法在 CETI 项目框架内实现实时应用，如在海上浮标、水下滑翔机和船只上部署，以更有效地监测抹香鲸的活动，这将为抹香鲸的保护和管理提供有力支持，也为海洋生物声学研究开辟了新的方向。