Ce spune mieunatul unei pisici: 440 de mieunături reale, puse la încercare

Ce aud oamenii

Cât de bine înțeleg oamenii mieunatul unei pisici necunoscute?

În 2020, aceeași echipă de la Milano a pus 225 de adulți să asculte șase mieunături înregistrate de ea de la cele zece pisici Maine Coon ale aceluiași stăpân: câte una tipică și câte una neobișnuită pentru fiecare situație. Mieunăturile tipice au fost recunoscute în 40% din cazuri la mâncare, 33% la periat și 27% la camera străină. În total, 33%: exact cât ai nimeri pe ghicite, cu trei variante.

Două dintre cele neobișnuite au ieșit mult sub nivelul întâmplării: 13% la periat și 14% la camera străină. Acolo sunetul însuși îi trăgea pe oameni spre o situație greșită. Cea de la mâncare, cu 27%, a ieșit cam cât mieunătura tipică din camera străină (27%). Femeile și cei care au pisici au nimerit mai des la periat și la camera străină.

Și alte studii arată că oamenii se descurcă slab. În 2003, 28 de ascultători au încadrat 100 de mieunături de la 12 pisici în cinci situații și au avut dreptate în 27% din cazuri, față de 20% la întâmplare: peste nivelul întâmplării, dar nu cu mult. Iar în 2015, zece stăpâni au ascultat mieunături de la propria pisică și de la una necunoscută: patru dintre ei au ghicit peste nivelul întâmplării la pisica lor, niciunul la cea necunoscută.

Și un calculator?

Aceleași 440 de mieunături au trecut și printr-un model simplu, care măsoară timbrul, înălțimea și lungimea fiecărui sunet. Testat pe o pisică pe care n-o auzise deloc, a ghicit situația în 40% din cazuri, în medie pe cele trei situații, față de 33% la întâmplare. După 200 de amestecări ale etichetelor, cu rafalele de mieunături păstrate întregi, o asemenea diferență a apărut din simplă întâmplare în 11 dintre ele. Nu e o dovadă că a înțeles ceva.

Autorii înregistrărilor au raportat în 2019 o precizie de până la 96%, cu validare încrucișată în zece părți, fără să spună dacă pisicile de test fuseseră ținute deoparte la antrenare. Cu acest model, o împărțire la întâmplare a mieunăturilor dă 52%, iar dacă pisica testată e ținută deoparte, scorul coboară la 40%. Asta sugerează că o parte din ce „învață” un calculator poate fi chiar repriza de înregistrare, vocea pisicii și casa ei.

În aceste înregistrări, o mieunătură arată mult mai clar cine miaună decât în ce situație e pisica.

O pisică cunoscută

Dacă ai cunoaște pisica, ai ghici mai bine?

Stăpânii spun că își înțeleg pisica. Încearcă o variantă pe scurt: alege una dintre trei pisici, ascultă două mieunături ale ei din fiecare situație, apoi ghicește alte mieunături ale aceleiași pisici, înregistrate în alte reprize, la o lună distanță.

Și modelul se descurcă puțin mai bine când a auzit deja aceeași pisică în alte reprize: 44% în loc de 40%. Doar că două mieunături nu țin locul anilor petrecuți cu o pisică.

De ce miaună la oameni

De ce miaună pisicile la oameni?

Cercetătorii n-au demonstrat direct cauza, dar dovezile sugerează că mieunatul e un apel care atrage atenția oamenilor și le cere un răspuns. Pisicile adulte miaună rar unele către altele, se arată în câteva lucrări, iar unele feline sălbatice miaună cât sunt mici și rar la maturitate. De aici ipoteza că pisica de casă păstrează la maturitate un apel de pui și îl folosește la oameni; ea n-a fost testată direct. Observațiile pe care se sprijină vin în mare parte din teze de doctorat și dintr-un capitol de carte, iar nici pisica sălbatică africană, foarte vocală, nu pare să-și îndrepte mieunăturile spre oameni.

Domesticirea pare să fi schimbat și apelul. În 2004, un studiu a comparat mieunături de pisici domestice cu ale unor pisici sălbatice africane, rude apropiate, ținute la o grădină zoologică: cele domestice erau mai scurte (0,84 față de 1,50 secunde), mai înalte (frecvența fundamentală medie, 609 față de 255 Hz) și li s-au părut ascultătorilor mult mai plăcute (4,58 față de 2,43, pe o scară de la 1 la 7). Autorul interpretează rezultatele ca indicii ale selecției pentru sunete care plac oamenilor, dar nu a putut exclude nici faptul că animalele de companie și cele din grădina zoologică au fost înregistrate în condiții diferite, nici că caracterul plăcut al mieunăturilor ar fi un efect secundar al selecției pentru alte trăsături.

Și învățarea poate contribui. În experimente de condiționare, pisicile au învățat să-și schimbe înălțimea, durata și ritmul mieunăturilor, așa că un apel care aduce mâncare sau o ușă deschisă ar putea fi repetat. Același autor a socotit posibil ca pisicile să învețe ce apeluri funcționează la oameni și ca pisica de casă să fie mai capabilă sau mai motivată s-o facă decât cea sălbatică, care, deși a avut mult contact cu oamenii, nu părea s-o facă; studiul nu a testat dacă pisicile își adaptează prin învățare mieunăturile adresate oamenilor. Se știe că pisicile deosebesc vocea stăpânului printre voci străine, iar un studiu publicat în 2023 a arătat că deosebesc vorbirea „pentru pisici” de cea pentru adulți doar când vorbește stăpânul lor. Ideea că fiecare pisică își potrivește mieunăturile pentru omul ei a fost propusă în 2003, dar nu a fost testată direct: cel mai apropiat test, cel din 2015, a avut zece stăpâni.

Pisica ta

Unde ar sta pisica ta pe hartă?

Apasă butonul când pisica e gata să miaune și ține telefonul aproape. Se înregistrează cinci secunde, iar pagina alege partea cea mai puternică. Sunetul rămâne pe dispozitivul tău și nu e trimis nicăieri.

Vei vedea mieunătura ei, locul ei pe hartă și pisica dintre cele 21 cu care seamănă cel mai mult. Pagina nu îți spune ce vrea pisica: la doar 40% pe pisici necunoscute, ar fi o ghicire deghizată în răspuns.

Metodă și surse

Cum a fost făcut

Înregistrările (CatMeows, Universitatea din Milano, licență CC BY-NC 4.0): 440 de mieunături de la 21 de pisici (10 Maine Coon, 11 European Shorthair), 92 în așteptarea mâncării, 127 la periat și 221 în camera străină, prinse cu un microfon Bluetooth la zgardă, la 8.000 de eșantioane pe secundă. Aici sunt comprimate în AAC, cu frecvențele de sub 120 Hz eliminate; imaginile sunt calculate din sunetul redat, iar zgomotul de fond constant al fiecărei frecvențe e scos din imagine, nu din sunet.

Modelul: o regresie logistică pe 32 de măsuri ale fiecărui sunet (13 coeficienți de timbru, cu media și variația lor, centrul de greutate al spectrului, durata, înălțimea mediană, întinderea și direcția melodiei, ponderea părții sonore). Scorurile sunt medii pe situații (sau pe pisici), ca să nu câștige clasa cea mai numeroasă. Testele de permutare amestecă etichetele pe rafale întregi, nu pe mieunături separate. Harta e o proiecție t-SNE a acelorași 32 de măsuri.

Limite: două rase, 21 de pisici, trei situații provocate, iar camera străină diferă de casă și prin acustică. Un model mai bogat ar putea scoate mai mult; rezultatul spune ce se aude cu aceste măsuri simple.

Surse

1. Ludovico, L.A., Ntalampiras, S., Presti, G. et al. (2020). CatMeows: A Publicly-Available Dataset of Cat Vocalizations. Zenodo, CC BY-NC 4.0. zenodo.org/records/4008297
2. Ntalampiras, S., Ludovico, L.A., Presti, G. et al. (2019). Automatic Classification of Cat Vocalizations Emitted in Different Contexts. Animals 9(8):543. pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6719916/
3. Prato-Previde, E., Cannas, S., Palestrini, C. et al. (2020). What's in a Meow? A Study on Human Classification and Interpretation of Domestic Cat Vocalizations. Animals 10(12):2390. pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7765146/
4. Nicastro, N., Owren, M.J. (2003). Classification of domestic cat (Felis catus) vocalizations by naive and experienced human listeners. Journal of Comparative Psychology 117(1):44–52. doi.org/10.1037/0735-7036.117.1.44
5. Ellis, S.L.H., Swindell, V., Burman, O.H.P. (2015). Human classification of context-related vocalizations emitted by familiar and unfamiliar domestic cats: an exploratory study. Anthrozoös 28(4):625–634. doi.org/10.1080/08927936.2015.1070005
6. Nicastro, N. (2004). Perceptual and acoustic evidence for species-level differences in meow vocalizations by domestic cats (Felis catus) and African wild cats (Felis silvestris lybica). Journal of Comparative Psychology 118(3):287–296. doi.org/10.1037/0735-7036.118.3.287
7. Tavernier, C., Ahmed, S., Houpt, K.A., Yeon, S.C. (2020). Feline vocal communication. Journal of Veterinary Science 21(1):e18. doi.org/10.4142/jvs.2020.21.e18
8. Saito, A., Shinozuka, K. (2013). Vocal recognition of owners by domestic cats (Felis catus). Animal Cognition 16:685–690. doi.org/10.1007/s10071-013-0620-4
9. de Mouzon, C., Gonthier, M., Leboucher, G. (2023). Discrimination of cat-directed speech from human-directed speech in a population of indoor companion cats (Felis catus). Animal Cognition 26:611–619. doi.org/10.1007/s10071-022-01674-w

CatMeows: CC BY-NC 4.0 · sunete comprimate și filtrate