谷歌公布鲸鱼声音识别 AI 科研模型，可辨别 8 种不同鲸群

GoodNav 9 月 27 日报道，根据谷歌的新闻稿，谷歌公司正在不断投入资源开发一种用于识别鲸鱼声音的 AI 模型。该模型最新版本能够识别 8 种鲸鱼的叫声，并进一步区分其中两种鲸鱼的不同发声类型。

谷歌表示，这项技术主要用于海洋学术研究，能够帮助科研团队获取布氏鲸等“难以观察”的鲸群行为模式。目前，该模型已向学术人员开放下载，地址为（点击访问）。

据了解，自 2018 年以来，谷歌公司便与美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的太平洋群岛渔业科学中心合作，开展鲸鱼叫声分类的研究。最初，他们为座头鲸开发了检测模型，成功识别了座头鲸的鸣叫声，从而获得了相关鲸群在特定时间和地点的鸣叫规律，并发现了新的鲸群栖息地。

谷歌还与加拿大渔业及海洋部（DFO）和 Rainforest Connection 合作，针对濒临灭绝的南方定居型虎鲸开发了一系列检测模型，并将其应用于水下麦克风监测网络，能够实时向 DFO 和相关单位报告虎鲸的位置。

谷歌公司提到，目前其鲸鱼声音识别模型可以识别座头鲸、虎鲸、蓝鲸、长须鲸、小须鲸、布氏鲸、北大西洋露脊鲸和北太平洋露脊鲸。考虑到鲸鱼声音覆盖的频率范围极广（例如蓝鲸的发声为 10 Hz 低频，而齿鲸的发声为 120 kHz 高频），因此该模型在科研领域具有重要意义。

在开发这款鲸鱼声音识别模型时，研究人员首先将原始音频转换为时频谱（Spectrogram），作为模型识别声音的基础，每个时间窗包含 5 秒钟的声音片段。接着，模型利用梅尔刻度法调整这些时频谱的声音频率，并通过压缩和正则化突出声音特征，从而将其分类为不同鲸鱼的鸣叫类别。

由于海洋中存在各种声音，研究人员还加入了大量背景声音来训练模型，以确保能够准确识别鲸鱼声音并排除噪音。实验结果表明，该鲸鱼声音识别模型能够有效地区分不同种类的鲸鱼，尤其是小须鲸和布氏鲸的声音。