chatter: 一个将信息论和 AI/ML 模型应用于动物交流的 Python 库
声音
2025-12-23 v1 机器学习
音频与语音处理
摘要
动物交流的研究通常涉及将单元分类为类型（例如，鸣禽的音节，或座头鲸的音符）。虽然这种方法在许多情况下很有用，但它必然简化了真实交流系统中存在的复杂性和细微差别。chatter 是一个新的 Python 库，用于使用信息论和现代机器学习技术在连续潜在空间中分析动物交流。它在分类学上是中立的，并已通过鸟类、蝙蝠、鲸鱼和灵长类动物的发声进行了测试。通过利用各种不同的架构，包括变分自编码器和视觉变换器，chatter 将发声序列表示为高维潜在空间中的轨迹，从而绕过了对手动或自动单元分类的需求。该库提供了一个端到端的工作流程——从预处理和分割到模型训练和特征提取——使研究人员能够量化发声序列的复杂性、可预测性、相似性和新颖性。
引用
@article{arxiv.2512.17935,
title = {chatter: a Python library for applying information theory and AI/ML models to animal communication},
author = {Mason Youngblood},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.17935},
year = {2025}
}