一种新的人工智能技术可以帮助科学家筛选海洋中的噪音,来跟踪和研究海洋哺乳动物。
这项技术被称为“DeepSqueak”,它基于一种深度学习算法,这种算法最初被用于对老鼠的不同超声波尖叫进行分类。
现在,研究人员正在将这项技术应用于海洋生物声学的大数据采集。
考虑到海洋的大部分都超出了我们的物理范围,水下声音可以帮助我们了解海洋哺乳动物在哪里游泳、它们的密度和数量,以及它们是如何相互作用的。
鲸叫声的录音已经帮助识别了印度洋中一种未知的蓝鲸种群和一种从未听说过的喙鲸。
但是,听海洋的录音,并试图从几个小时的海浪、风和船引擎中分辨出动物的声音,是一项缓慢而艰苦的工作。
这就是DeepSqueak发挥作用的地方。该技术最近在第182届美国声学学会会议上被提出,其设计目的是比迄今为止任何其他方法都更快、更准确地对水声信号进行分类。
DeepSqueak梳理了海洋中的声音数据,并根据某些声音信号在哪里被听到以及以何种频率被听到,创建出看起来像热图的东西。
然后这些信号被发送给特定的动物。
“虽然我们使用DeepSqueak来探测水下声音,但这个工具对各种陆地物种都同样有用。”海洋科学分析公司的首席执行官兼创始人伊丽莎白·弗格森说。
收集海洋噪音从未如此容易,但随着世界各地的数据库中累积了数小时的海洋声景,科学家们需要弄清楚如何最有效地利用这些信息。
DeepSqueak可能是人类耳朵的替代品,让研究人员能够对声音进行分类,并以极高的效率研究世界各地的声音。
在测试过程中,这种完全自动化的工具一直能够探测到特定海洋哺乳动物的叫声,比如座头鲸、海豚和长须鲸。
它还可以从背景噪音中分辨出这些动物的叫声,这一点很重要,因为海洋中的人为声音正在加大音量。
DeepSqueak于2019年首次推出,是一种分析大鼠和小鼠丰富的超声波发声库的方法。
通过筛选一系列“吱吱”声的录音,该工具能够识别出范围广泛的音节声音,而这些简短的鼠标叫声似乎以不同的方式排列,这取决于它们使用的环境。
这可以帮助科学家们研究特定的音节和语法,是如何在老鼠的世界中传递独特信息的。例如,老鼠在某些情况下发出的声音可以用来表达恐惧、焦虑或抑郁。
通过将背景信息与特定的声音信号可靠地联系起来,DeepSqueak可以让科学家们更好地研究动物发声和行为之间的细微差别——即使是在地球上一些最难以捉摸的动物游泳的遥远的海底世界。
(科幻世界 独家编译)
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