Songbirds har framträtt som ett utmärkt modellsystem för att förstå den neurala grunden för sång- och motorinlärning. Likt människor lär sig sångfåglar att imitera sina föräldrars eller andra konspeciella 'tutors' vokaliseringar. Unga sångfåglar lär sig genom att jämföra sina egna vokaliseringar med minnet av sin tutorsång, som sakta förbättras tills de under loppet av flera veckor kan uppnå en utmärkt imitation av handledaren. På grund av den långsamma utvecklingen av sånglärande och de stora mängder sång som genereras, har automatiserade algoritmer för kvantifiering av sångimitation blivit allt viktigare för att studera mekanismerna bakom denna process. Metoder för att kvantifiera sångimitationer kompliceras emellertid av de mycket varierande sångerna hos antingen unga fåglar eller sådana som lär sig dåligt på grund av experimentella manipulationer. Här presenterar vi en metod för utvärdering av låtimitation som innehåller två innovationer: För det första en automatiserad procedur för att välja elev sångsegment, och för det andra en ny algoritm, implementerad i Matlab, för att beräkna både låt akustisk och sekvens likhet. Vi testade vår procedur med hjälp av zebra finch låt och bestämde en uppsättning akustiska funktioner för vilka algoritmen optimalt skiljer mellan liknande och icke-liknande låtar.
Den första REF studerar sångfåglar som efterliknar sina föräldrars sånger som en dragbar modell för att förbättra neurala mekanismer.
An Automated Procedure for Evaluating Song Imitation
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}