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DeepSqueak是一个在深度学习中学习和解码鼠标对话的系统。众所周知，大鼠通常用于临床试验。使用大鼠的实验室实验就像科学研究中的符号。由于大鼠在生理学或遗传构成方面与人类接近，因此它们使用小鼠进行所有生物学实验，从癌症到糖尿病和阿尔茨海默氏症。
然而，这些小鼠的临床试验已被证明是众多动物模型，但它们也困扰着科学家。到目前为止，研究人员不得不花费大量时间试图了解啮齿动物如何手工分析，这需要时间来谈论，以及如何促进老鼠的行为。
华盛顿大学的Dips Quick Project旨在通过深度运行快速可靠地分析啮齿动物的哭泣并详细解读它们。深度运行和机器视觉方法用于对大鼠进行分类。正如一辆自动驾驶汽车在前方道路视野中捕捉和评估可视化数据一样，DipSquik使用机器视觉使用声纳分析来分析啮齿动物的哭声。
该论文的高级作者凯文·科菲在1月份出版的“神经精神药理学”中说：“与人类学习方法相似，我们分析数据并学习软件，用数学方式描述什么是哭，这不仅仅是一张图片和一个例子，”DipSquick在转换后解释道。音频，通过波形对声音组进行分类。
学习了另一个音节或背景噪声模式以便首先手动识别。由于对背景噪音的精细检测和消除，与啮齿动物一起工作尤为重要。如果存在大量背景噪声，则从整个音频信号中挑选语音并不容易。动物四处移动，到处都是。
最初啮齿动物是一种哭泣的动物。到目前为止，研究发现某些哭声与情绪状态有关。例如，小鼠的哭声是一种积极的反应。低音听起来很消极。我不能说它在科学上是准确的，但我通过DipSquick研究开发的工具帮助我更加理解这些哭泣。如果软件执行手动分析，它不仅可以减少误报，还具有分析速度快40倍的优势。
除了自动消除背景噪音外，DIPS Quick还提供实验参数调整，例如啮齿动物类型和音节分类分配，以便可以轻松地手动识别所识别的音节。数据可以进行转换，分析和输出，但它具有相同的协调功能，因为软件设计对于满足研究人员的需求非常重要。 DipSquik可以通过羽毛中心帐户免费下载。
还有一种名为Mouse Ultrasonic Profile ExTraction（MUPET）的产品于2017年推出，商品名为UltraVox。然而，Dipsquick的不同之处在于，该软件通过将啮齿动物音频文件转换为图像，采用了深入的音节分析和声音分类方法。很明显，即使它不能被其他软件超越，它也有所改进，如背景噪声自动滤波和各种频率呼叫检测。
该团队希望Dipsquick能够了解啮齿动物的行为和动机，并将帮助研究人员研究治疗人类的各种方法。药物成瘾研究不仅应该知道动物是否正在服用这种药物，还应该知道它们为什么服用这种药物。你只需要了解你对此感觉良好，或者你想让它消极。你可能会在动物的叫声中注意到这一点。药物成瘾实验以了解大鼠行为为例，研究人员可能会发现一种更有效的治疗方法。 DipSquik可用于研究抑郁症，焦虑症和帕金森病等动物模型。欲了解更多信息，请点击这里 。
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