AI赋能野生动物种群调查——AI声纹监测原理、流程和优势

 

来源公众号：学甫无境　作者：王甫荣 

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随着人工智能技术与生态科研的深度融合，新闻中经常会出现AI赋能生态保护，让森林声音成为生物多样性“密码”，AI声纹监测已然成为高考生物热门创新情境。新课标强调情境化、生活化、科技化命题，这类“AI赋能生物调查”的新颖试题频繁出现在试题中。

很多同学能看懂“鸟叫、录音、识别物种”的表面场景，却极易在种群密度测算、群落结构类型、调查方法优缺点等核心考点上丢分：分不清相对数量与真实种群密度、混淆群落时间/垂直/水平结构、误解AI技术的调查原理。

本文结合这次的Z20经典题，完整拆解AI声纹监测的工作流程、调查本质、命题陷阱与标准答案逻辑，帮大家彻底吃透这一类科技新情境考题，精准应对未来高考创新题型。

试题：（浙江新高考联盟Z20试题）科学家根据鸟的声纹在个体和鸟种之间均存在差异，通过AI辅助的声纹监测法进行鸟种识别及其种群数量监测。下列叙述正确的是（      ）

A.不同声纹的鸟类，生态位一定不重叠
B.调查区域内所有不同声纹的鸟组成一个群落
C.科学家采用该方法能高效准确计算某些种群的密度
D.不同季节所测到的鸟类声纹差异可以反映群落的时间结构

解析：生态位包含食物、栖息空间、活动时间等多维度，叫声不同不代表食物、栖息地完全分开，不同声纹代表不同鸟类物种，但生态位可以发生重叠，A错误；群落是某区域内全部生物（动物+植物+微生物），不只是鸟类，故只有全部鸟类不能构成群落，B错误；AI声纹监测，可以识别物种、估算种群相对数量，属于估测，不能准确计算种群密度，教材中出现的标志重捕法、样方法也只是估算，也就是说，声纹只能反映相对多少，无法得到精确密度数值，C错误；群落的时间结构包括昼夜变化、季节变化，不同季节鸟类种类、鸣叫个体不一样，检测到的声纹种类、数量发生变化，能够反映群落随季节的时间结构，D正确。故答案为D。

AI辅助声纹监测（鸟类种群调查）拓展

1.AI辅助鸟类声纹监测原理

不同鸟种鸣叫声（声纹）特征独特，同种鸟类不同个体声纹也存在差异；录音采集野外声音，AI算法自动识别声纹，区分物种、统计鸣叫个体，实现无接触式野外监测。

2.AI辅助鸟类声纹监测完整流程

整体流程可分为：野外采集音频→音频预处理→AI模型识别声纹→数据校验→统计分析，全程是非接触式调查，不用捕捉鸟类。

（1）野外布设设备，采集原始音频

在调查区域，按照调查方案布设声学记录仪（野外录音设备），可以布置在树林、湿地。设备自动定时或全天候录制野外环境声音，保存音频文件。

录音里混杂鸟叫、风声、流水、昆虫叫声、人类噪音，不是纯净鸟叫声。局限性体现在只能记录发出鸣叫的鸟；安静不鸣叫的个体检测不到；同一只鸟反复鸣叫会多次记录。

（2）音频预处理（计算机处理）

把长录音切割成小段音频；降噪处理：削弱风声、水流等环境噪音；把声音转化为声谱图（频谱图）：把听觉的鸣叫声，转变为图像，也就是声纹。声纹是指鸟类鸣叫特有的频率‑时间图像，不同鸟种轮廓特征不一样，相当于鸟类的“声音指纹”。

（3）AI模型识别声纹（核心步骤）

AI深度学习模型，提前用大量已知鸟类的标准鸣叫声完成训练。将处理好的声谱图输入AI；AI比对数据库，识别是哪一种鸟类；还可以区分部分个体的独特声纹。AI输出结果是音频片段中出现的鸟种、出现时间点。

注意：噪音、两种鸟同时鸣叫，容易发生误判，不能直接拿来当最终数据。

（4）人工校验复核

科研人员抽样核对音频，修正AI误识别、漏识别。这一步是真实科研必不可少。

（5）数据统计，用于种群和群落研究

统计声纹出现频次：某物种鸣叫片段多少，代表该物种的相对数量、相对丰富度。只能得到相对值，不能精确计算真实种群密度。原因：①不叫的鸟不会被记录；②一只鸟多次鸣叫会多次计数；不知道确切个体数目。

3.AI辅助鸟类声纹监测优势

AI辅助鸟类声纹监测有多方面应用，可以在不同季节录音，反映群落时间结构（季节变化）。也可以用来调查物种分布、监测候鸟迁徙、评估栖息地鸟类多样性。

（1）非损伤：不用捕捉动物，不干扰鸟类正常生活；夜间、密林等肉眼很难观察的环境也可以工作。

（2）长时间连续工作：设备可以24小时录音，人力很难做到持续野外观察。

（3）高效：大批量音频交给AI识别，比人工听录音速度快很多。

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