美国生物学家让鸟类学家和观鸟爱好者的工作变得更加轻松。西弗吉尼亚大学的一个团队与美国鱼类和野生动物管理局合作，训练了一个神经网络，能够以高达90%的准确率识别野生鸟类的个体鸣叫声。
传统的音频监测存在许多局限性——例如，很难确定森林中是一只鸟还是多只鸟在鸣叫。长期以来，科学家们不得不捕捉鸟类、给它们套上脚环或安装无线电发射器，以追踪它们的生存和迁徙情况。
该神经网络使用蓝翅黄森莺的录音进行训练——这是一种稀有的迁徙物种，其种群数量每年都在减少。该系统将声音转换为声谱图，并分析人耳无法听到的细节，例如停顿长度、频率变化以及颤音中独特的音节组合。
测试表明，即使录音质量较低，该模型也能正确识别鸟类物种。未来，这类技术将使生态学家能够全天候监测稀有鸟类，并更准确地估计它们的种群数量。