语音识别技术如何帮助预测火山的行为

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<；H2&>语音识别技术如何帮助预测火山的行为<；/H2&>；<；br/>；全球有2900多万人居住在火山周围10公里的范围内，了解火山的行为-并能够预测它们何时喷发或喷发到空气中-对于保障人们的福祉至关重要。<；/p<；<；p>；p>；对于保障人们的福祉至关重要。<；/p>；<；/p>；p>；了解火山的行为，并能够预测它们何时喷发或喷发到空气中，对于保障人们的福祉至关重要。<；/h2&>；<；https://theconversation.com/why-cant-we-predict-when-a-volcano-will-erupt-53898"；的目标是预测火山活动，特别是在火山处于休眠状态的情况下，因为采集样本或部署设备会带来物理危险，所以监测火山活动可能是具有挑战性的，因为没有任何开创者和参照者<；/a>；预测火山行为的人<；/a>；的情况更是如此，而且监测火山行为也可能是一件具有挑战性的事情，因为采集样本或部署设备会带来物理危险。虽然理论模型可能会根据特定火山的位置、地质组成和下面地球岩浆的行为(以及其他因素)来近似其行为，但仍然有许多未知的变量--而且每座火山都是独一无二的。现为西班牙格拉纳达大学(University Of Granada)研究员的祖卡雷洛博士的目标是自动分析火山活动，以开发早期预警模型，以拯救生活在火山附近的人们的生命。<；/p>；&p>；现为西班牙格拉纳达大学(University Of Granada)研究员的祖卡雷洛博士的目标是自动分析火山活动，以开发早期预警模型，以拯救生活在火山附近的人们的生命。<；在过去的十年里，随着新的、更灵敏的设备的出现，数据收集方法有了显著的改进，研究人员现在可以获得前所未有的海量数据。例如，他们可以获取有关火山附近的地球如何震动(地震活动)、来自地球深处的声波传播、火山内部存在的化学物质以及它们是如何变化的实时信息。<；/p>；<；p>；火山天文台需要在短时间内分析大量数据。祖卡雷洛博士说，需要更快、无错误的技术来收集这些数据。<；/p>；&p>；他的<；a href="；https://cordis.europa.eu/project/id/798480"；目标=#34；_BLACK"；rel=#34；；>；VOLCANOWAVES<；/a>；该项目包括西班牙、英国、意大利、墨西哥和阿根廷的研究人员，该项目利用机器学习来识别火山周围地震活动的模式，以努力预测火山何时或是否会喷发。祖卡雷洛博士特别关注的是频率较低的事件，例如火山震动，这些事件通常与火山管道内的岩浆运动有关。<；/p>；p>；<；div class="；报价-查看报价块报价_Horizular&34；>；<；div class=#34；报价TOP&34；<；<；img src="；https://horizon-magazine.eu/sites/all/themes/horizon/images/quotes_top.png"；Alt=#34；&34；Title="；/&>；<；/div&>；<；p&>；‘’演讲和地震信号与意大利乌迪内大学的properties.’<；/p>；<；blockquote>；<；p>；Dr Guillermo Cortés有重要的共同之处，意大利乌迪内斯大学；/p<；/BLOCK QUOTE&>；<；div class="；QUERESBottom&34；；&>t；<；img。https://horizon-magazine.eu/sites/all/themes/horizon/images/quotes_bottom.png"；alt="；"；Title="；&34；/>；<；/div>；<；/div>；<；/p>；<；p>；<；strong>；Speech Recognition<；/strong&>；<；p>；在过去的十年里，机器学习在模式识别中的应用已经成为语音识别中不可或缺的一部分，但研究人员现在正在使用它来预测火山的行为。祖卡雷洛博士说：“尽管这些领域在背景和来源上有很大不同，但分析的目标是一样的--研究它们随时间变化的谐波，以寻找规律。”<；/p；&p；p>；该项目的主要成果将是一套算法--将于今年晚些时候项目结束时完成--他希望这些算法能在科学界被广泛用于日常监测火山。<；/p。意大利乌迪内大学的信号处理和机器学习专家Guillermo Cortés博士说：“语音信号和地震信号有共同的重要特性。”他经营着一个名为<；a href="；https://cordis.europa.eu/project/id/749249"；target="；_BLACK&34；rel="；>；VULCAN.ears<；/a>；的项目，该项目还使用语音识别技术来理解火山在说什么。<；/p>；<；p>；Cortés博士和他的同事开发了一种实时火山监测系统，该系统自动检测并标记来自监测地震信号的监测站的数据流中的火山“事件”。该系统然后在订单中创建活动目录

火山观测站需要在短时间内分析大量数据。祖卡雷洛博士说：“需要更快、更无错误的技术来收集这些数据。”

他的VOLCANOWAVES项目包括西班牙、英国、意大利、墨西哥和阿根廷的研究人员，利用机器学习来识别火山周围地震活动的模式，以努力预测火山何时或是否会喷发。特别是，祖卡雷洛博士正在研究低频率的事件，比如火山震动，这通常与火山管道内的岩浆运动有关。

在过去的十年里，机器学习在模式识别中的应用已经成为语音识别中不可或缺的一部分，但研究人员现在正在使用它来预测火山的行为。祖卡雷洛博士说：“尽管这些领域在背景和来源方面有很大的不同，但分析的目标是相同的--研究它们随时间的谐波，以寻找模式。”

该项目的主要成果将是一套算法-将在今年晚些时候该项目结束时完成-他希望这些算法将在科学界广泛使用，用于日常监测火山。

意大利乌迪内大学的信号处理和机器学习专家Guillermo Cortés博士说：“语音信号和地震信号有共同的重要特性。”他经营着一个名为VULCAN.ears的项目，该项目还使用语音识别技术来理解火山在说什么。

Cortés博士和他的同事开发了一种实时火山监测系统，该系统自动检测并标记来自监测地震信号的监测站的数据流中的火山“事件”。然后，这个系统会创建活动目录，以便发现行为模式。

乌迪内大学的地球物理学家、该项目的科学主管罗伯托·卡尼尔博士说：“机器学习和应用深度学习技术的到来正在为老问题找到新的解决方案。”(现在)更容易将几个监测领域的结果混合在一起，这些监测领域涉及地震信号、次声信号、磁信号、气体和流体的地球化学分析、形变、热和摄像机，以产生更可靠的预测。“。

该团队开发了一种基于监督机器学习的火山地震识别系统，在该系统中，他们分析了已经由其他专家标记的数据，教会软件识别火山事件，如火山震动、火山灰落下或火山内的爆炸。这种方法类似于在对话中找到单词，标记它们的词性，然后找出每座火山特有的语言模式。

Cortés博士说，这与建立火山行为目录的传统方法不同。这些方法涉及事件的自动检测和专家的手动分类。他说，通常情况下，他们每天都会执行这项任务，在涉及到由于意外喷发而处于危险之中的人群的情况下，这可能会太慢。

他说，对于火山来说，时间可能是至关重要的，特别是在火山灰、坍塌和山体滑坡的情况下。在这些情况下，如果附近社区需要疏散，“实时操作中的检测和分类是至关重要的”，以减少决策时间。

科特斯博士的最终目标是开发一种通用的、独立于火山的系统，该系统可以很容易地嵌入任何火山观测站。为了建立这一点，研究人员从世界各地的数十座火山创建了一个通用数据库，并使用他们的机器学习技术建立了通用模型。这本书的初步版本可以在网上找到。

然而，对于Carniel博士来说，现在重要的是世界各地的火山天文台将这项工作推向前进。他说，他们是推进火山独立理念、在自己的观测站安装火山地震识别系统、共享资源并提供有价值反馈的真正关键。

毕竟，这些天文台是各国保护本国公民免受境内火山影响的前线-科学家们需要能够听到火山的低语，以预测它们何时会开始呼喊。

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