摘要 小鼠发出超声波发声 (USV)，传达与社会相关的信息。为了检测和分类这些 USV，我们在此描述了 VocalMat。VocalMat 是一款使用图像处理和微分几何方法检测音频文件中的 USV 的软件，无需用户定义参数。VocalMat 还使用计算视觉和机器学习方法将 USV 分为不同的类别。在小鼠发出的 >4000 个 USV 数据集中，VocalMat 检测到了 98% 以上的手动标记 USV，并准确地将 11 个 USV 类别中的 »86% 的 USV 分类为 USV。然后，我们使用降维工具分析了不同实验组之间 USV 分类的概率分布，从而提供了一种量化和定性小鼠发声库的稳健方法。因此，VocalMat 无需用户输入即可自动、准确和定量地分析 USV，为详细和高通量地分析这种行为提供了机会。