文丨小许芝士局

编辑丨小许芝士局

个体声音识别在许多声音活跃物种的社会生活中起着重要作用，在群居鸣禽的群体互动中最常见的发声是低强度、柔和、未习得的叫声。能够仅将个人与简短的呼叫区分开来，将允许发送者选择要解决的特定组成员，从而有可能形成复杂的通信网络。

在社交环境中，例如鸡尾酒会，识别配偶的声音可能具有生存重要性。仅通过发声明确识别同种的能力，称为“个体声音识别”，允许在人群中进行快速轮流交流，个体声音识别在动物王国中很普遍，许多哺乳动物和鸟类物种能够语音识别它们的伴侣、亲属或群体成员。

斑胸草雀是群体生活，社会一夫一妻制，高声的鸟类。在野外非繁殖条件下，它们通常形成小群体，其中配对是中心单位，除了雄性歌曲外，野生斑胸草雀还使用多达 11 种不同的叫声类型，这种曲目也可以在圈养鸟类中观察到，斑马雀能够在几分之一秒内协调它们对不同呼叫类型的响应。

回放系列中的习惯化

由于行为习惯，不同熟悉程度的答案的特异性可能会在实验过程中发生变化，因此我们将每个系列的前30次和最后300次播放调，用中获得的结果与完整系列（4次调用）的结果进行了比较。

关于呼叫次数，在男性中，我们发现两个数据集之间只有两个统计差异，无论是第一次还是最后一次播放呼叫，还是在预期的方向上，与其他熟悉水平相比，响应配偶的呼叫更多。在女性中，我们还发现对前30次播放呼叫的响应与完整数据集之间只有三个差异，对最后4次播放呼叫的响应与完整数据集之间只有一个差异。

在将完整数据集与前 30 次调用进行比较时，考虑对播放响应的延迟时，随着时间的推移，对实验条件的响应差异很小。只有在考虑30个呼叫子集时，雄性才在与我们对kakkle和帽子的期望相反的方向上表现出显着差异，即对配偶的回答比对非配对结合的雌性慢。这可能是由于引出的答案很少，并且缺乏导致假阳性结果的真实模式。

对于女性，我们表明潜伏期非常重要，对于每个第一个和最后 24 个播放调用数据集，30 个案例中只有一个案例，差异的方向与我们的预期相反。响应伴侣的潜伏期与完整数据集中，观察到的其他熟悉度之间的大多数差异也存在于子集数据中，特别是在第一次试验中;

在第二次试验的最后30次回放调用期间，随着时间的推移，对实验治疗的反应发生了变化，其中大部分与完整数据集的差异都集中在一起。这些结果证实，在整个实验过程中，答案的质量变化不大，较长的播放系列会产生更可靠的结果。

呼叫类型谱特征的变异性如何与同种响应的变化相关

根据独特的呼叫类型，以及每种呼叫类型的个体变异性是否是同种响应的良好预测指标（量化为呼叫数量和响应延迟）。帽子是男性和女性最独特的呼叫类型，堆栈调用虽然被男性和女性明确识别，但并不是最独特的调用类型。

女性和男性明确地表现出对异性产生的堆栈调用的个体识别。我们发现对不同熟悉程度的反应不同，无论是在反应的数量还是时间上。雌性只使用时机来证明识别：当响应不同熟悉程度的回放时，它们以相似的速率发声，但对配偶的呼唤的反应比非配偶更快。

有趣的是，雄性在不同的试验中使用了多种策略来证明识别：在第一次中响应配偶的呼叫次数更多，在第二次响应的延迟更短。在女性中，在两种呼叫类型（帽子和距离呼叫）中，检测到对伴侣的回答与至少一个其他熟悉程度的答案之间的一致差异，只有延迟和呼叫数（无论类型如何）在熟悉级别之间有所不同。

在群体环境中，解决特定主题是有效沟通的先决条件，我们现在提供了缺失的环节来解释如何实现这一目标：表明软呼叫可以分配给个人，并且答案的延迟可以提供特定信息。对于堆栈调用，我们估计配偶与熟悉或不熟悉的个体之间的答案之间的差异约为男性188毫秒，女性约为125毫秒。

动物和住房条件

共有12只成年斑胸草雀，六对，作为实验的焦点鸟，另外还有14只鸟作为观众（即作为焦点鸟的陪伴）。所有的配对都是“被迫的”，即通过从德国Seewiesen的马克斯-普朗克鸟类学研究所的繁殖设施中随机选择不相关的个体来形成夫妻，鸟类保持在13/11的光照/黑暗循环中，在24°C和60-70%的湿度下。

随意提供食物（混合种子和“鸡蛋食品”）、淡水和墨骨，我们在非繁殖条件下对强制配对的鸟类进行了所有实验。所有夫妇都在一起至少六个月，至少养育了一只幼崽，并且在实验前三个月没有筑巢材料，斑胸草雀夫妇被安置在两个独立房间的单对笼子中，每个房间有三对实验夫妇。

在每个房间内，情侣可以看到和听到对方，而住在不同房间的情侣之间没有声学或视觉接触，这使得这两组人彼此“陌生”。实验对与其他育种对一起饲养，其中七对在播放实验中充当“观众夫妇”。

实验时间表、录音和回放。斑马雀夫妇在实验前一周被转移到隔音箱中，以便适应新的条件。如前所述，动物配备了定制的轻质（小于平均体重的5%）无线麦克风发射器，通过腿环安全带安装在背部20在整个实验过程中连续记录。

确定男性和女性之间的声音关系10、22 ，我们连续三天对进行音频录制，使用第一天和第三天的录音作为后续呼叫模式分析的基线，音频评分每天四个小时（12：00 到 16：00），每个隔音木箱都配有一个通用麦克风（TC20;土方工程，美国），用于提取播放刺激。

斑胸草雀声音分析和发声排序

提取超过手动设置的振幅阈值的声音以进行进一步分析，使用用Delphi Pascal for Windows编写的定制，计算每个声音的以下参数：平均频率，模态频率，基频（第一峰值），维纳熵，持续时间及其标准偏差。

随后的聚类过程基于 k 均值聚类算法，在噪声检测和消除之后，手动优化结果：检查每个聚类并纠正分类错误，从而为鸟类曲目的每种叫声类型创建一个单独的聚类，为每个发声保存有关呼叫类型和时间戳的信息。我们使用这些信息来确定基线期间所有可能的呼叫类型配对组合之间的时间关系以及在播放实验期间。

在基线期间，我们将合作伙伴呼叫后，5秒内发出的所有呼叫视为应答，对于每种呼叫类型的组合，我们从该特定类型的发出呼叫总数中计算了应答数量和应答比例。

呼叫类型谱特征的变异性如何与同种响应的变化相关，最独特的呼叫类型是否更容易区分，我们提取了14个声学特征12将每个呼叫超声图测试为播放刺激（即对于每个呼叫类型，每个呼叫类型对每个熟悉度的个体进行三次呼叫）。

然后用于进行主成分分析（PCA）对于每种呼叫类型，我们提取了平均频率及其标准差、中位数频率、偏斜、峰度、频谱平坦度测量、熵、模频、频谱的频率精度、峰值频率、基频、主频、最大主频和持续时间（R包“seewave”）。

通过前两个主成分作为线性判别分析中的解释因子（R函数“lda”），以熟悉程度作为预测因子。我们使用获得的参数进行预测（R函数“预测”）将呼叫分配给正确熟悉的情况的比例。根据焦点鸟分析，并给出了错误分配的平均值和SD。

个人非常不同的呼叫类型将具有较低比例的错误分配呼叫，内部呼叫类型变异性作为对同种响应大小的预测因子（呼叫数和延迟，对伴侣的响应 - 对熟悉/不熟悉的响应 - 对于每个人的平均值的延迟）在具有随机因子的线性混合模型中。

斑胸草雀模型统计分析

所有统计分析均使用R50在贝叶斯框架中。我们使用了线性混合效应模型51分析不同播放刺激对每个播放系列中发出的响应呼叫总数的影响，以及每个播放序列的第一个应答呼叫的延迟的影响，在解释结果之前，我们通过检查残差的正态性、同方差性和缺乏剩余模式来检查模型假设是否得到满足。

响应总数和延迟均将平方根转换为近似正态性。三个分类变量在两个模型中都用作固定效应：熟悉度（3 个级别：伴侣、熟悉和不熟悉）、播放呼叫类型（5 个级别：距离、堆栈、卡克尔、帽子和 tet;6千女性级别：歌曲）和审判（2个级别：审判A和审判B），以及所有互动。

我们将个人身份（12个级别）、观众（即观众对的身份，7个级别）和播放顺序（即播放系列的顺序，15-18个级别）作为随机因素，模型结构基于研究设计而不是模型选择，熟悉度预计会影响两个结果变量（响应呼叫总数和第一个应答呼叫的延迟），还假设播放类型和试验通过对不同播放呼叫类型的熟悉程度来差异化地影响结果。

所有这些变量的相互作用都被包括在内，为了获得参数估计值，我们使用了最大似然（ML），因为我们对固定效应最感兴趣，我们使用来自R包“arm”的函数“sim”计算可信区间（CrI），从模型参数的联合后验分布中总共模拟了10000个值。

如果不同播放类别的CrI不重叠，则结果被认为彼此显着不同，在 Cris 重叠但回放系列之间的拟合值差异很大的情况下，根据上述模拟值执行派生计算，为此，比较了两组感兴趣的模拟值（10000次比较），如果这种情况适用于不到5%的病例，则第一组的平均反应被认为明显小于第二组。

为了确定鸟类是否习惯了播放实验，整个实验中呼叫频率的变化，我们计算了每只鸟和试验在500个箱中发生的事件（大约是一个回放系列的长度），然后，我们执行了一个线性混合模型，其中调用次数作为因变量，箱（男性 18 个水平，女性 21 个水平）作为解释变量，个体 ID 作为随机因子。

在“基线”期间使用的所有叫声组合中，选择每只鸟至少使用过3次叫声的组合，以排除不一致和罕见的组合。对于得到的组合，重复性指数因为只有在可重复行为的情况下，我们才能期望在实验过程中得到一致的响应。

根据F比率计算重复性：组之间的均方除以组内均方55。 对于可重复的呼叫组合，我们量化了播放期间应答比例（即0。5秒内发出的呼叫）与基线之间的相关性。

参考文献：

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