核心功能與應用方向：

‌物種與個體識別‌：

系統可區分不同動物物種（如犬、貓、小鼠）的叫聲，并通過聲紋識別技術鎖定‌特定個體‌，適用于多寵家庭或實驗動物管理。

‌情緒與健康狀態判斷‌：

借助AI模型分析叫聲的頻率、節奏、持續時間等聲學特征，識別動物是否處于‌焦慮、疼痛、興奮或饑餓‌狀態，實現早期健康預警。

‌行為意圖預測‌：

通過叫聲與行為的關聯建模，系統可預測寵物是否渴望互動、外出或進食，為智能設備（如喂食器、攝像頭）提供響應依據。

‌科研級超聲分析‌：

針對小鼠等實驗動物，系統能捕捉其‌15-125kHz‌范圍內的超聲發聲（USVs），用于研究神經機制、社交行為與藥物反應。

‌生態監測與保護‌：

在野外環境中，AI可識別鳥類鳴叫、蛙類叫聲等，輔助生物多樣性調查與瀕危物種追蹤，如“BirdNET”系統已能識別超3000種鳥類聲音。

數據應用：

數據分析后，你可以輕松的把波形，頻譜以及所統計的數據制作成一個PDF文件。同時，你可以把所有聲段的事件日志以及其他參數導入其他分析系統內。如運動軌跡跟蹤系統，行為觀察分析系統等，你可以將聲波數據和其他生理數據整合起來進行分析。

聲波的分析：

當聲波和標記確定后，UltraVox就可以為整個測試或你所選擇的聲段提供統計分析數據。如最小與最大波段，波段持續時間，平均時間標準偏差和主導頻率，以及每個聲段的起止時間，波段間隔，主導頻率以及平均振幅等參數。