Parametric and holistic approaches to analyzing primate vocal signals for acoustic markers of caller identity, emotional state, and external context.
Notice bibliographique
Résumé
Vocal signals can be acoustically differentiated according to a variety of intrinsic and extrinsic dimensions. Among the most commonly investigated sources of signal differentiation in primates are those that mark the identity of the caller, potential variation in the caller’s underlying emotional or motivational state, and external environmental factors associated with signaling (e.g., the presense of predators or food). We analyzed a corpus of grunt vocalizations recorded from wild baboons for acoustic cues associated with these three dimensions. Grunts were collected from eight adult female baboons in two different behavioral contexts: 1. When approaching other females to handle their infants, and; 2. When embarking on an extended foraging excursion. Both contexts were further subdivided into conditions associated with low- versus high-arousal for callers. Analysis of the signals involved two different approaches: 1. A parametric analysis of specific acoustic features logically connected to either vocal-fold activity or supralaryngeal filtering (i.e., Fo and resonance properties) combined with principle components analysis (PCA) dimension reduction and discriminant analysis call classification; 2. A holistic analysis of the global spectral structure of entire signals that combined a PCA-based eigenvector decomposition and neural network classification of the calls. We compare results of the two analysis strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».