基于树莓派的经济型操作式播放系统在鸣禽听觉偏好研究中的应用与验证

本研究针对传统实验室鸟类听觉偏好测试设备昂贵且灵活性差的问题，开发了一套基于Raspberry Pi Zero 2 W的低成本操作式音频播放系统。研究人员通过黑顶山雀（Poecilia atricapillus）对同种/异种鸣声的选择实验验证了系统的可靠性，虽然未发现显著的同种偏好（预测概率44%，90% CI[22%-72%]），但证实了该系统在行为数据采集方面的有效性。该研究为行为生态学研究提供了成本效益高的开源解决方案，显著降低了听觉偏好研究的设备门槛。

　　

在动物行为学研究领域，鸣禽的听觉偏好一直是揭示认知过程与学习机制的重要窗口。从20世纪50年代起，科学家们就通过操作式条件反射实验研究鸟类对鸣声的选择性响应，这些偏好不仅关系到物种识别、配偶选择等生存关键行为，更是理解听觉认知神经机制的模型系统。然而传统研究面临着一个现实困境：商业化的操作式播放设备价格昂贵，且系统封闭难以定制，这大大限制了研究机构的设备可及性和实验设计的灵活性。

正是在这样的背景下，阿尔伯塔大学心理学系的研究团队开展了一项创新性研究。他们利用开源硬件Raspberry Pi Zero 2 W构建了一套总成本仅180-200加元的操作式音频播放系统，并通过黑顶山雀的听觉偏好实验验证其可靠性。这项研究发表在《Behavioural Processes》上，为行为生态学研究提供了经济高效的技术解决方案。

研究团队采用的技术方法主要包括：基于树莓派Zero 2 W单板计算机的硬件架构，配备HiFiBerry DAC+ Zero数模转换器和红外光束传感器；使用定制Python程序控制音频播放与数据记录；以野生捕获的黑顶山雀为实验对象，采用同种（黑顶山雀fee-bee鸣声）与异种（白喉雀鸣声）刺激对比范式；通过贝叶斯层次逻辑回归模型进行统计分析。

2.1. Apparatus

研究人员设计的系统核心是Raspberry Pi Zero 2 W单板计算机，通过40个通用输入/输出(GPIO)引脚连接两个红外光束传感器作为感应栖木。音频输出采用HiFiBerry DAC+ Zero数模转换器，配合Dayton Audio全频扬声器和Cambridge A300集成放大器，确保高质量音频播放。整个系统置于隔音室中，播放音量设置为65-70 dBA。

2.2. Subjects

实验使用四只野生捕获的雄性黑顶山雀，年龄至少一岁，通过尾羽形态和DNA分析确认性别。这些鸟类先前有操作式条件反射经验，但在新系统中属首次测试。鸟类在实验期间享有充足的食物和水供应。

2.3. Stimuli

刺激材料包括10段黑顶山雀同种fee-bee鸣声和10段白喉雀异种鸣声，全部来自Macaulay图书馆的野外录音。所有音频经过Audacity软件带通滤波(2000-6000 Hz)和标准化处理，保存为16位PCM wav格式，采样率44,100 Hz。

2.4. Procedure

实验持续约6小时，采用随机不重复播放设计。鸟类在栖木上停留2秒即触发对应音频播放，5秒后进入下一试验。中途(3小时后)交换两侧刺激类别以控制位置偏好。系统自动记录时间戳、刺激ID、栖木选择和中断试验等数据。

2.5. Statistical Analysis

采用贝叶斯层次逻辑回归模型分析选择概率，模型包含时间标准化变量、实验条件和个体随机效应，使用弱信息先验和事后预测检查评估模型拟合。

3. Results

所有鸟类均迅速适应系统，平均触发548±89.8次播放，其中完整收听200±40.4次。整体同种刺激偏好比为0.46(范围0.37-0.64)，贝叶斯模型显示选择同种刺激的平均概率为44%(90% CI[22%-72%])，无统计学显著偏好。但偏好随时间变化显著，从实验初期的35%(90% CI[16%-63%])升至结束时的54%(90% CI[22%-84%])。

个体差异明显：G683M个体表现出最强的同种偏好趋势(32%到86%)，而G600M则显示最低偏好(38%到28%)。G675M偏好增加(21%到56%)，G55M保持相对稳定(46%到42%)。

4. Discussion

本研究成功验证了基于树莓派的低成本操作式播放系统的可靠性，尽管样本量有限(n=4)未能证实黑顶山雀的同种鸣声偏好，但个体差异和时间动态提示了偏好形成的复杂性。可能的影响因素包括实验室环境与野外条件的差异、刺激的新颖性、声学相似性以及习惯化过程。

该系统的主要优势在于低成本(约200加元)、开源定制性、扩展性(可并行多系统运行)和易于维护。与传统商业系统相比，在保持数据质量的同时大幅降低了设备成本。Python控制程序提供了灵活的参数调整空间，包括刺激呈现、试验间隔和响应检测等。

研究意义在于为行为生态学提供了 accessible 的研究工具，特别适合经费有限的研究机构和学生项目。未来研究可结合自动化视频分析(如DeepLabCut)增强行为记录，并通过更大样本进一步探索鸣声偏好的神经机制和生态意义。

该研究遵循加拿大动物护理委员会指南，所有鸟类在实验后返回饲养室，保证了动物福利伦理要求。