猕猴声带膜降低发声阈值压力

该数据集来自 search.dataone.org,围绕猕猴(Macaca mulatta)离体喉实验,比较切除声带膜前后的发声表现,以检验声带膜通过降低发声阈值压力提升发声效率的理论预测

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音频回归vocal membraneNonlinear dynamicsAnimal communicationBioacoustics
Vocal membranes lower the phonation threshold pressure in rhesus macaques (Macaca mulatta)

基本信息

模态
音频
任务类型
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许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

猕猴声带膜降低发声阈值压力

Vocal membranes lower the phonation threshold pressure in rhesus macaques (Macaca mulatta)

该数据集来自 search.dataone.org,围绕猕猴(Macaca mulatta)离体喉实验,比较切除声带膜前后的发声表现,以检验声带膜通过降低发声阈值压力提升发声效率的理论预测。数据可用于研究声带膜对动物发声的非线性动力学影响、发声效率评估,以及喉部组织与语音进化相关分析(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):声带膜存在于包括非人灵长类在内的广泛物种中。这一小块组织如何促进动物发声以及其在进化中的丧失如何促进人类言语交流,一直是备受关注的问题。已有理论研究(Mergell et al., 1999)预测,声带膜通过降低发声阈值压力使动物发声更高效。为检验该理论预测,对猕猴(Macaca mulatta)开展了离体喉实验。比较手术切除声带膜前后的喉部发现,存在声带膜时发声阈值压力确实更低,因而发声效率更高。部分带有声带的喉部还观察到不规则混沌振荡。

【主题与分类】

主题标签:vocal membrane、Nonlinear dynamics、Animal communication、Bioacoustics。本站分类:耳鼻咽喉疾病/喉先天异常。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A95d3a5bb310247c087e904e2ded2d6ba0da2c5e39fb0d23fd07ac2060de2efc1

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

声带膜存在于包括非人灵长类在内的广泛物种中。这一微小组织如何促进动物的发声,以及其在进化中的丧失如何促进了人类的言语交流,一直是备受关注的问题。已有理论研究(Mergell等,1999)预测,声带膜通过降低发声阈值压力使动物发声更为高效。为检验这一理论预测,研究者对恒河猴(Macaca mulatta)进行了离体喉实验。比较切除声带膜前后的喉部发现,存在声带膜时发声阈值压力确实更低,因而发声效率更高。部分带有声带膜的喉部还观察到不规则混沌振荡。研究者从两只成年雌性猕猴的新鲜尸体(#1、#2)中提取喉部样本,在液氮中速冻,并储存于-80度。

冷冻样本在切除喉实验前不久解冻,实验在两种条件下进行:(A)存在声带膜和(B)不存在声带膜。在两种条件下,单个喉部均安装在垂直气管管上。来自空气泵(SilentAirCompressor Sc820,Hitachi Koki Co., Ltd.,东京,日本)的湿润空气(约37度;100%相对湿度)的流量由压力调节器(10202U,Fairchild,Winston-Salem,NC)和数字质量流量控制器(CMQ-V,Azbil,Santa Clara,CA)控制。为了诱导声带振动,通过手动内收杓状软骨来缩窄声门空气间隙。一旦进行调整,杓状软骨的位置通过手术缝合线固定。这种配置…,# 声带膜降低恒河猴(Macaca mula)的发声阈值压力

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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