谷歌發(fā)布先進(jìn)鯨魚聲音識別AI模型,助力海洋科學(xué)研究

谷歌發(fā)布先進(jìn)鯨魚聲音識別AI模型,助力海洋科學(xué)研究

近日,谷歌公司宣布,其研發(fā)團(tuán)隊成功開發(fā)出一種多物種鯨魚聲音識別AI模型,該模型能夠精準(zhǔn)識別并區(qū)分8種不同鯨魚的叫聲,并在其中兩種鯨魚(具體未透露)中進(jìn)一步細(xì)化識別其不同的發(fā)聲類型。這一技術(shù)突破不僅展現(xiàn)了谷歌在人工智能領(lǐng)域的深厚實力,更為海洋學(xué)術(shù)研究開辟了新的可能性。

據(jù)谷歌官方新聞稿介紹,這款鯨魚聲音識別模型已正式面向全球?qū)W術(shù)研究人員開放下載,旨在通過技術(shù)手段助力科學(xué)家深入探索那些“較難以觀察”的鯨群行為模式,如布氏鯨等。此舉無疑將為海洋生態(tài)學(xué)、鯨類保護(hù)及生物多樣性研究等領(lǐng)域帶來重大助益。

谷歌在鯨魚聲音識別領(lǐng)域的研究可追溯至2018年,當(dāng)時公司與美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)的太平洋群島漁業(yè)科學(xué)中心攜手,首次針對座頭鯨開發(fā)出聲音檢測模型。該模型不僅成功辨識了座頭鯨的鳴叫聲,還揭示了鯨群在特定時間地點的鳴叫規(guī)律,甚至幫助發(fā)現(xiàn)了新的鯨群棲息地。

隨后,谷歌的研究觸角進(jìn)一步延伸,與加拿大漁業(yè)及海洋部(DFO)及Rainforest Connection等機(jī)構(gòu)合作,針對瀕臨滅絕的南方定居型虎鯨開發(fā)了一系列檢測模型。這些模型被部署于水下麥克風(fēng)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò),能夠?qū)崟r報告虎鯨的位置信息,為保護(hù)工作提供了寶貴的數(shù)據(jù)支持。

此次發(fā)布的鯨魚聲音識別模型在技術(shù)上實現(xiàn)了新的飛躍,它能夠覆蓋從藍(lán)鯨低沉的10Hz低頻聲音到齒鯨高達(dá)120kHz的高頻叫聲,這對于海洋生態(tài)監(jiān)測來說是一個巨大的挑戰(zhàn)。谷歌通過先進(jìn)的算法處理,將原始音頻轉(zhuǎn)換為時頻譜,并利用梅爾刻度法調(diào)整聲音頻率,成功提取并分類出不同鯨魚的鳴叫特征。此外,研究團(tuán)隊還加入了大量背景聲音進(jìn)行模型訓(xùn)練,以確保其在實際海洋環(huán)境中的高識別率和準(zhǔn)確性。

谷歌的這一成果不僅為科學(xué)家提供了強大的研究工具,也展現(xiàn)了AI技術(shù)在環(huán)保和生物多樣性保護(hù)方面的巨大潛力。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場景的不斷拓展,我們有理由相信,未來的海洋保護(hù)事業(yè)將會因科技的力量而變得更加高效和精準(zhǔn)。

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