Google推出先進的鯨魚聲音識別人工智慧模型，推動海洋研究發展

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最近，Google 宣布其研究團隊成功開發了一款多物種鯨類叫聲識別的人工智慧模型。這項創新技術能夠準確識別和區分八種不同鯨類的叫聲，並進一步細化了兩種特定物種的叫聲分類。這一突破不僅展現了 Google 在人工智慧領域的專業能力，還為海洋科學研究開闢了新的方向。

根據 Google 最近的新聞稿，這款鯨類叫聲識別模型現已可供下載。其主要目的是協助科學家探索難以觀察的鯨類族群行為模式，例如達爾的鼠海豚。這項計畫預期將對海洋生態學、鯨類保護及生物多樣性研究帶來顯著益處。

Google 在鯨類叫聲識別的探索始於2018年，當時與 NOAA 太平洋島嶼漁業科學中心合作，開發了一款專門針對座頭鯨的聲音檢測模型。這一模型不僅成功識別座頭鯨的叫聲，還揭示了鯨類叫聲與特定時間和地點之間的模式，促進了新的鯨類棲息地的發現。

隨後，Google 與加拿大漁業和海洋部以及 Rainforest Connection 等組織合作，為瀕危的南方居民虎鯨創建了一系列檢測模型。這些模型被部署在水下麥克風監測網絡中，提供實時的地理位置數據，對保護工作至關重要。

新發布的鯨類叫聲識別模型標誌著一項重要的技術進步，能分析從藍鯨低頻10 Hz 到齒鯨高頻120 kHz 的聲音頻率，挑戰著海洋生態監測的極限。利用先進的算法，Google 將原始音頻轉換為時間-頻率聲譜，並通過梅爾尺度調整聲音頻率，提取和分類不同鯨類的獨特叫聲。研究團隊還在模型訓練中考慮了大量背景噪音，確保在真實海洋環境中的高識別率和準確性。

這一發展不僅為科學家提供了一種強大的研究工具，更凸顯了人工智慧技術在環境保護和生物多樣性保護中的巨大潛力。隨著技術的持續進步，未來在海洋保護工作中，將有望實現更高效和精確的方法。

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