【儀表網(wǎng) 儀表研發(fā)】隨著人類社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人類活動(dòng)和氣候變化已經(jīng)對(duì)生物多樣性產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。蝙蝠是重要的生態(tài)指示動(dòng)物之一，同時(shí)在生態(tài)系統(tǒng)中發(fā)揮著重要的作用，是生態(tài)保護(hù)重點(diǎn)研究對(duì)象。蝙蝠典型的特征是能夠發(fā)出超聲波用于環(huán)境探測和捕食，他們廣布于世界各地，超過1350種，具有極其豐富的生物多樣性。
 

　　目前，蝙蝠多樣性的調(diào)查方法為人工搭設(shè)霧網(wǎng)和豎琴網(wǎng)，該方法存在諸多不確定性，主要因?yàn)槲麟p版納地區(qū)地處熱帶、物種分布廣且不均一、以往對(duì)該地區(qū)的調(diào)查嚴(yán)重缺乏和物種聲波復(fù)雜性極高等原因，這種調(diào)查方法的不確定性在很大程度上限制了生態(tài)系統(tǒng)保護(hù)等問題的探討。
 

　　為了從空間和時(shí)間尺度上同時(shí)提高蝙蝠多樣性調(diào)查的效率，中國科學(xué)院西雙版納熱帶植物園綜合保護(hù)中心景觀生態(tài)研究組和云南大學(xué)軟件學(xué)院合作，開發(fā)了一套軟件來自動(dòng)處理大量超聲波監(jiān)測數(shù)據(jù)。該軟件利用人工智能算法(Artifitall intelligencet)，對(duì)西雙版納、泰國和馬來西亞地區(qū)的近千份蝙蝠超聲波音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行信號(hào)特征提取。
 

　　其次，利用自主開發(fā)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，模擬出適的模型參數(shù)，將自動(dòng)識(shí)別的準(zhǔn)確率提高到90%以上，該模型是基于人工智能算法的熱帶蝙蝠超聲波分析軟件。研究人員對(duì)該軟件進(jìn)行實(shí)地調(diào)整優(yōu)化，大大降低了野外數(shù)據(jù)識(shí)別的錯(cuò)誤率，進(jìn)一步擴(kuò)大該模型的適用區(qū)域，并有助于實(shí)現(xiàn)一年四個(gè)季節(jié)的連續(xù)監(jiān)測。
 

　　該研究成果不僅大大提高了蝙蝠多樣性調(diào)查的效率，而且為未來的野生動(dòng)物聲學(xué)調(diào)查提供一套標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)處理方案，包括鳥類，兩棲類等。該數(shù)據(jù)采集方案和標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)分析方法可以提高未來保護(hù)目標(biāo)的設(shè)定。該研究成果以Automatic standardized processing and identification of tropical bat calls using deep learning approaches 為題在線發(fā)表于生態(tài)保護(hù)期刊Biological Conservation。
 

　　西雙版納植物園陳興和云南大學(xué)軟件學(xué)院趙均為文章的共同作者，西雙版納植物園陳艷華為共同作者，西雙版納植物園副研究員Alice C. Hughes和云南大學(xué)軟件學(xué)院教授周維為共同通訊作者。
 

　　蝙蝠超聲波識(shí)別軟件Waveman的建模和測試流程圖。建模大致分為三個(gè)步驟：音頻數(shù)據(jù)庫構(gòu)建、圖片轉(zhuǎn)化和訓(xùn)練模型。采用兩種數(shù)據(jù)類型進(jìn)行測試，包括圖片數(shù)據(jù)和野外采集未經(jīng)處理音頻的數(shù)據(jù)。