一种基于深度学习的新型生物声学方法，用于识别野生动物市场上交易的相似绣眼鸟（Zosterops）物种,IBIS

高需求加剧了东亚和东南亚的鸣禽贸易危机，导致许多物种濒临灭绝。这种需求是由对鸣禽作为宠物、歌唱比赛和祈祷动物放生的渴望所驱动的，导致了许多物种的过度开发以及外来入侵物种和疾病在新环境中的引入和传播。有效、准确地识别贸易物种的能力对于监测鸟类贸易市场、保护受威胁物种和执行野生动物法律至关重要。公民科学家可以为这些保护工作做出重大贡献，但可能会受到区分市场上交易的“相似”鸟类物种的困难的限制。为了应对这一挑战，我们开发了一种新型的基于深度学习的人工智能 (AI) 生物声学工具，使公民科学家能够识别市场上交易的鸟类物种。为此，我们使用三个主要鸟类发声数据库来获取亚洲野生动物市场上常见交易的15 种形态相似的绣眼鸟 ( Zosterops ) 物种的生物声学数据。具体来说，我们采用 Inception v3 预训练模型，使用我们获得的 448 个鸟类录音对 15 种白眼鸟和环境声音（即非鸟类声音）进行分类。我们将记录转换为频谱图（即图像形式），并使用八种图像增强方法通过训练和验证来增强人工智能神经网络的性能。我们发现，随着数据增强量的增加，召回率、精确度和 F1 分数也随之增加，识别焦点物种的总体准确率高达 91.6%，F1 分数为 88.8%。通过生物声学和深度学习的应用，这种方法将使公民科学家和执法官员能够高效、准确地识别受威胁物种的禁止贸易，为保护做出重要贡献。

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