AI算法可以通过声音片段分辨出鸟类

编译：chux

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由于伐木，农业和气候变化，鸟类数量急剧下降。科学家通过记录他们的呼叫来跟踪物种，但即使是最好的计算机程序也无法可靠地区分鸟类呼叫和其他声音。而现在，由于众包和人工智能的发展，研究人员有了一些新进展。

AI算法可能会像雀类一样挑剔，通常需要对每个新的位置或物种进行手动校准和重新训练。因此，一个跨学科的研究小组发起了鸟类音频检测挑战，发布了乌克兰切尔诺贝利周围的环境监测站的数小时的音频，他们可以访问这些音频，以及众包录音，其中一些来自一个名为Warblr的应用程序。

研究人员将每10秒钟的片段标记。使用机器学习，计算机从数据中学习，30个团队用一组提供标记的录音训练他们的AI，然后用没有标记的录音进行测试。这些大多依赖于神经网络。

在为期一个月的比赛结束时，最好的算法在一项称为AUC的统计性衡量指标中得分为89分（满分100分）。在这种情况下，更高的数字表示该算法设法避免将非鸟类声音（人类，昆虫或雨）标记为鸟类声音并避免错过真正的鸟类声音（通常是因为微弱的录音），而他们测试的最佳算法之前的AUC得分为79。

在啄食顺序上的算法甚至可以很好地推广到84个在夜间鸟类的叫声中，这些叫声非常简短，很难分析，而且与训练的声音有很大的不同。

这种算法的表现虽然没有超过人类（他们习惯于在一开始就给数据贴上标签），但是机器可以昼夜不停地工作，而且不会受雨的影响，从这场比赛中孕育出更完美的AI只是时间问题。

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原始发表：2018-07-20，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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