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科学家研发新的深度学习算法,可精确检测露脊鲸的“呼”声

前瞻网    2021-09-17 09:05

 

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北大西洋的露脊鲸是世界上最濒危的鲸鱼物种之一,在北美东海岸仅存约368头。数量不断减少、低的繁殖率,再加上频繁的人类活动,如航运和渔业,让它们的生存环境受到更多威胁。有效跟踪它们的数量、迁移路径和栖息地的使用情况,有利于降低可预防的伤害和减少死亡数量。

监测鲸鱼最常用的方法之一是被动声学技术。露脊鲸会发出各种低频声音,如呻吟声、脉冲声甚至是打嗝声。物种之间用于相互交流的一种典型发声方式被称为“上呼”(up-call),这是一种短促的鸣叫或一声短“呼”,持续约两秒钟。上呼是窄带发声,频率波动范围在50至440赫兹之间,这种声音似乎是作为一种信号将鲸鱼聚集在一起。

佛罗里达大西洋大学的研究人员使用人工智能(AI)和机器学习方法,开发了一种新的检测露脊鲸声音的方法,效果更准确。该技术利用多模态深度学习(MMDL)算法来评估声学记录,并对是否存在上呼声进行判断。

研究结果显示,MMDL检测器的表现优于传统的机器学习方法,并证明了MMDL算法在上呼声检测率、非上呼声检测率和假警报率方面,都有优势。研究人员认为,这种深度学习算法是传统机器学习方法的一个重大进步。研究人员还利用康奈尔大学的数据集验证了MMDL模型的有效性。

研究表示,新的MMDL系统提供了一个新的工具,可以有效地监测鲸鱼。同时也进一步说明鲸鱼和其他海洋物种正受到气候变化的影响,其迁移模式和栖息地的使用发生着转变。

题为“A multimodel deep learning algorithm to detect North Atlantic right whale up-calls”的相关研究论文发表在《美国声学学会》杂志上。

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责任编辑: 4150ZYN

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