Mäuse-Stimmportraits: Individuelle Signaturen und Erkennung

Es gilt weithin als selbstverständlich, dass Menschen viele verschiedene Personen am Klang ihrer Stimme unterscheiden können, dabei ist dies eine außerordentliche Leistung. Es hat viele Jahre gedauert, bis Computerprogramme in der Lage waren, einzelne Stimmen zu erkennen (auch Spracherkennung oder Sprecheridentifizierung genannt), doch dank der Verbesserungen im Bereich der künstlichen Intelligenz, die als "maschinelles Lernen" bezeichnet wird, sind solche Werkzeuge heute verfügbar und werden zunehmend in der biometrischen Sicherheit eingesetzt. Die meisten Tierarten nutzen Lautäußerungen zur Kommunikation, davon einige auch zur individuellen (Stimm)Erkennung z.B. von Eltern, Nachkommen oder Partnern. Nur wenige Studien haben jedoch die akustischen Eigenschaften identifiziert, die für die Stimmerkennung verwendet werden - und Erklärungsmodelle für die Erkennung fehlen. Unser erstes Projektziel ist die Untersuchung individueller Stimmsignaturen und -erkennung bei wilden Hausmäusen (Mus musculus). Hausmäuse geben während der Balz und anderer sozialer Interaktionen komplexe Ultraschallvokalisationen (oder USVs) ab, deren Kommunikationsfunktionen unklar sind. Wir haben herausgefunden, dass USVs von wilden Mäusen individuelle, unverwechselbare Merkmale enthalten, die über mehrere Wochen hinweg konsistent sind. Wir werden nun testen, ob Mäuse diese spezifischen Signaturen zur Individualerkennung nutzen. Das zweite Projektziel ist es, mithilfe von maschinellem Lernen ein Programm zu entwickeln, das einzelne Mäuse anhand ihrer Lautäußerungen identifizieren kann. Dabei handelt es sich um eine interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Verhaltensbiologen und Akustikingenieuren. Eine spezielle, computerbasierte Detektion von USVs sowie ein einzigartiges maschinelles Lernprogramm zur Klassifizierung verschiedener USV-Typen haben wir vor Kurzem bereits entwickelt. Letzteres soll weiter verbessert bzw. erneuert und um ein Werkzeug zur Identifizierung individueller Mäuse anhand ihrer USVs erweitert werden. Über die Eingabe von vielen Aufnahmen einzelner Mäuse trainieren wir den Computer (im Sinne eines künstlichen neuronalen Netzwerks) und evaluieren in Folge seine Leistung unter verschiedenen Bedingungen. Dadurch wird unsere Forschung dazu beitragen, die Funktionen der USVs von Hausmäusen zu verstehen und festzustellen, ob ihre Rufe die individuelle Erkennung einzelner Mäuse erleichtern. Bei Erfolg werden die neue entwickelten computergestützten Werkzeuge zur Untersuchung von USVs bei Mäusen die Forschung in diesem Sektor maßgeblich erleichtern, da sie es ermöglichen werden, USVs in sozialen Interaktionen den einzelnen Individuen zuzuordnen.