Režanje afričkog lava jedno je od najikoničnijih zvukova životinjskog kraljevstva. Međutim, novo istraživanje sugeriše da bi trebalo da se razdvoji na dva različita vokalizovanja: potpuno režanje i „intermedijarno režanje“ sa ravnijim, manje raznolikim zvukom. Pravi razdvojavanje ovih zvukova moglo bi imati važne posledice za očuvanje lavova.
Procena ukupne populacije divljih lavova u Africi iznosi između 22.000 i 25.000, što je značajan pad u odnosu na pre 25 godina. Glavni uzroci ovog opadanja su gubitak staništa, smanjenje plena i sukobi sa lokalnim stanovništvom. Prema Crvenoj listi Međunarodne unije za očuvanje prirode, lavovi su sada ugroženi.
Moji kolege i ja istraživali smo režanje lavova kako bismo bolje razlikovali njihova različita vokalizovanja. Naša otkrića mogla bi olakšati praćenje broja lavova, što bi zauzvrat olakšalo njihovu zaštitu. Mnogi misle da znaju kako zvuči lavovsko režanje, ali to nije sasvim tačno.
U poređenju sa lavom, režanje tigra je često hrapavije i viši ton. Muški i ženski lavovi proizvode ono što naučnici nazivaju „režanjem“. Svako režanje počinje serijom tihih uzdaha, nakon čega sledi deo intermedijarnih i punih režanja, koji se na kraju smiruju u ponavljanje grunđanja.
Važno je napomenuti da ne postoji tačno vreme trajanja režanja, iako većina traje između 30 i 45 sekundi. Broj vokalizacija unutar svakog dela ne prati strogu formulu. Režanje je važno ponašanje, jer ne samo da signalizira drugim lavovima gde se nalaze, već se može koristiti i za oglašavanje teritorijalnih granica.
Najglasnija i najkompleksnija komponenta režanja je potpuno režanje, koje je jedinstveno za svakog lava. Svako režanje je specifično kao što su tačke na leopardu. Procene gustine populacije su ključne za identifikaciju prioritetnih područja za očuvanje. Ako se pojedinačni lavovi mogu identifikovati po svojim režanjima, istraživači bi mogli koristiti ovo za brojanje.
Međutim, izdvajanje punih režanja iz drugih vokalizacija unutar režanja je izazovno. Čak i za one sa stručnim ušima, to je subjektivan proces sklon ljudskoj pristrasnosti. Razlog postaje jasniji kada se pogleda spektrogram režanja – vizuelna reprezentacija zvukova koristeći x-os vremena i y-os frekvencije.
Moji kolege i ja oslonili smo se na veštačku inteligenciju kako bismo analizirali naše snimke režanja. Koristili smo nadgledano mašinsko učenje da klasifikujemo vokalizacije u tri tipa poziva: potpuno režanje, grunđanje i novo identifikovano intermedijarno režanje. Koristeći jednostavne akustične parametre, mogli smo identifikovati svaki tip poziva sa tačnošću od 95,4%.
Ova tehnika može dovesti do tačnijih procena gustine populacije lavova. Uzbudljivo je otkriti da je jezik lavova složeniji nego što se ranije mislilo. Međutim, još uvek nije jasno kakve komunikacione razlike postoje između dva tipa režanja.
