近年來，使用音頻來研究、監測、檢測和保護物種已廣受歡迎。被動式聲學監測被發現比傳統的相機陷阱更有效；然而，音頻 …

近年來，使用音頻來研究、監測、檢測和保護物種已廣受歡迎。被動式聲學監測被發現比傳統的相機陷阱更有效；然而，音頻的使用可能需要大量數據並且深度鑽研。雖然人工智能等技術發展使音頻分析變得更加容易，但保守主義人士認為差距仍然存在。

美國加州的索諾馬縣(Sonoma County)有一項旨在記錄音頻分析、名為「音景到風景」（Soundscapes to Landscapes ）的生物多樣性監測計劃。

在過去的五年裡，該計劃透過在當地1,300個地點放錄音機，收集大量的聲音數據，並在人工智能技術的幫助對其進行處理和分類。定量生態學家萊昂納多·薩拉斯 (Leonardo Salas) 認為：「我們可以以聲音的基礎來描述整個環境的狀態」。

2017 年加州野火就是一個很好的例子。在對火災後進行數據調查後，研究小組發現了一種在火災發生前從未在公園裡看到或聽過的鳥種（Passerina amoena）。監控公園的公民科學家推斷這種鳥更喜歡被燒毀的地區，並且可能是在大火後飛入的，這個發現幫助團隊了解大火如何改變了公園的生態系統。

數十年來，音頻數據一直被用於監測、研究和保護野生動物。近年來，生物聲學因為作為一種非侵入性野生動物研究方法而受到重視。它不但可以用來研究整個景觀和檢測物種，也可以用來了解動物的行為和交流模式。

然而，更大的覆蓋區域意味著需要解析的聲頻數據量更大，這使得分析可靠數據的工作量增加。人工智能和機器學習等技術創新雖然幫助簡化了這一過程，但保守主義人士表示，要讓音頻數據的處理更快、更精準、更容易，這項技術還有很長的路要走。（記者／莊閔棻）

參考資料：

https://news.mongabay.com/2022/08/hear-that-bioacoustics-is-having-its-moment-but-the-technology-still-needs-tuning/

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