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新的深度学习人工智能工具帮助生态学家通过歌曲监测珍稀鸟类

研究人员开发了一种新的深度学习人工智能工具,可以生成逼真的鸟鸣声来训练鸟类识别工具,帮助生态学家监测野生稀有物种。研究结果发表在《生态学与进化方法》中。

通过鸟类的歌声识别常见鸟类从未如此简单,生态学家和公众都可以使用大量的手机应用程序和软件。但是,如果识别软件以前从未听过某种特定的鸟,或者只有一小部分录音样本可供参考,该怎么办?这是监测世界上一些最稀有鸟类的生态学家和自然资源保护主义者面临的一个问题。

为了克服这个问题,加拿大蒙克顿大学的研究人员开发了ECOGEN,这是同类中的第一个深度学习工具,它可以生成逼真的鸟类声音,以增强代表性不足的物种的样本。然后,这些可以用于训练生态监测中使用的音频识别工具,这些工具通常拥有更多关于常见物种的信息。

研究人员发现,将ECOGEN生成的人工鸟鸣样本添加到鸟鸣识别器中,鸟鸣分类准确率平均提高了12%。

首席研究人员之一尼古拉斯·勒孔特(NicolasLecomte)博士表示:“由于全球动物种群发生重大变化,迫切需要自动化工具(例如声学监测)来跟踪生物多样性的变化。然而,用于识别生物多样性变化的人工智能模型声学监测中的物种缺乏全面的参考库。

“借助ECOGEN,您可以通过创建新的鸟类声音实例来支持AI模型来解决这一差距。从本质上讲,对于野生录音有限的物种,例如稀有、难以捉摸或敏感的物种,您可以扩展您的声音库,而无需进一步扰乱动物或进行额外的实地考察。”

研究人员表示,以这种方式创造合成鸟鸣有助于保护濒临灭绝的鸟类物种,并为了解它们的发声、行为和栖息地偏好提供有价值的见解。

ECOGEN工具还有其他潜在的应用。例如,它可以用来帮助保护极其稀有的物种,比如极度濒临灭绝的摄政吸蜜鸟,这些物种的幼鸟无法学习其物种的歌曲,因为没有足够的成年鸟类来模仿它们。

该工具也可以使其他类型的动物受益。Lecomte博士补充道:“虽然ECOGEN是为鸟类开发的,但我们相信它也可以应用于哺乳动物、鱼类(是的,它们可以发出声音)、昆虫和两栖动物。”

除了多功能性之外,ECOGEN工具的一个关键优势是其可访问性,因为它是开源的,甚至可以在基本计算机上使用。

ECOGEN的工作原理是将鸟类鸣叫的真实录音转换为声谱图(声音的视觉表示),然后从中生成新的人工智能图像,以增加录音很少的稀有物种的数据集。然后这些频谱图被转换回音频以训练鸟类声音识别器。在这项研究中,研究人员使用了来自世界各地23,784个野生鸟类记录的数据集,涵盖264个物种。

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