利用神经网络声景保护自然环境

来自伦敦帝国理工学院、悉尼大学和康奈尔大学的一组研究人员发现，使用机器学习算法可以根据自然环境中的噪音创建声音景观。在他们发表在“美国国家科学院院刊”上的论文中，该小组描述了土地管理者如何利用这种声音景观来保护自然环境。在世界上许多地方，政府已经划出自然环境区域，作为保护某些生态系统的一种方式-国家森林和公园就是最好的例子。但这些地区通常覆盖大片土地，这使得管理它们变得困难。最令人担忧的是选择无视保护法的实体，如偷猎者和从事非法伐木的实体。在这项新的努力中，研究人员试图找到一种方法，以一种劳动密集度低得多的方式来检测这种活动。

研究人员开始他们的工作时注意到，大多数人都有一种特殊的声音。例如，有某些生活在特定地区的鸟类或地面动物--每种动物都会发出不同的声音。然后是风吹过时树木发出的声音，或者是小溪里昆虫或水的潺潺声。他们还注意到，特定区域的声音会根据一天中的不同时间而变化。他们把所有这些因素输入到一台正在运行的计算机中，这样它就可以了解一个给定区域通常听起来是什么样子。研究人员将其描述为教人识别给定地区的音景。然后，他们在同一区域设置麦克风，并将采集到的声音提供给同一台机器-如果机器检测到与某个地区的正常声景不匹配的声音，如电锯或枪声，它就会发出警报。

研究人员发现，该系统的警报是准确的，并指出该系统可以在各种各样的环境中使用。他们进一步建议，可以在全球范围内部署这样的系统，作为协助土地管理者实时发现非法活动的一种手段。更多信息：Sarab S.Sethi等人。使用通用声学特征集表征不同生态系统的声景，“美国国家科学院学报”(2020)。Doi：10.1073/pnas.2004702117