Голос кашалота помогает улучшить гидролокацию и связь

В Санкт-Петербургском электротехническом университете «ЛЭТИ», участнике программы «Приоритет-2030» национального проекта «Наука и университеты», разработали нейросеть, которая генерирует звуки, похожие на «песни» кашалотов. Эта технология имеет потенциал как для изучения поведения морских млекопитающих, так и для создания новых методов подводной связи, использующих акустические сигналы. Об этом рассказала пресс-служба университета.

Исследование основано на анализе голосовых сигналов кашалотов, которые издают щелчки, трески и стоны для общения, эхолокации и ориентации в воде. Учёные считают, что понимание того, как эти звуки передаются и воспринимаются, может существенно улучшить системы подводной связи, гидролокации и навигации. Также это поможет минимизировать помехи, мешающие звуковому взаимодействию в подводной среде.

«Мы создали метод для генерации синтетических звуков кашалотов с использованием нейросети. Основой для работы послужили „песни“ этих животных, которые мы преобразовали в спектрограммы — визуальное представление звука. Затем, применив алгоритмы машинного обучения, мы сгенерировали новые звуковые данные», — пояснила Екатерина Копец, доцент кафедры САПР и старший научный сотрудник Молодёжного научно-исследовательского института СПбГЭТУ «ЛЭТИ».

Для обучения нейросети исследователи использовали базу данных звуков морских млекопитающих. Щелчки определённого кашалота обрабатывались так, чтобы изменять тон, тембр и скорость, добавлять шумы, не искажая исходный материал. Полученные звуковые данные преобразовывались в спектрограммы, которые затем «разрезались» на фрагменты, смешивались и переставлялись для генерации новых комбинаций звуков. 

Модель нейросети была доработана, чтобы обрабатывать высокочастотные сигналы (свыше 20 кГц). Результат — способность нейросети генерировать звуки, которые отклоняются от оригинала всего на 10–12%. Этот метод можно адаптировать для других животных, например, птиц, с минимальной настройкой алгоритма под их голосовые данные.

Исследование выполнено с использованием StyleGAN2-ADA и опубликовано в научном журнале Big Data and Cognitive Computing. Работа поддержана Российским научным фондом и является частью программы развития СПбГЭТУ «ЛЭТИ» в рамках «Приоритета-2030».

Уточнения

Кашало́т (лат. Physeter macrocephalus) — морское млекопитающее, единственный современный представитель семейства кашалотовых, родственного карликовым кашалотам.