学会了通过唱歌识别鸟类

学会了通过唱歌识别鸟类

由于森林砍伐,农业和气候变化,鸟类数量迅速下降。科学家通过记录他们的尖叫来跟踪物种,但即使是最好的计算机也无法可靠地区分某些鸟类与其他鸟类的信号。无论如何,不可能。现在,由于小型众包和出色的人工智能,科学家们在这个问题上略微清理了羽毛。

AI算法可能比雀类更具异想天开,通常需要对每个新位置或物种进行手动校准和重新鉴定。因此,一个跨学科的研究团队启动了鸟类音频检测计划,该计划在乌克兰切尔诺贝利附近(他们设法访问它们)获得了数小时的监测站录音,以及众包记录,其中一些来自Warblr应用程序。

人们将10秒的记录标记为是否包含鸟叫。使用计算机培训 - 当计算机根据可用数据进行培训时 - 30个团队在一组贴有标签的记录上训练他们的AI,然后检查记录,猜测程序与否。依靠他在神经网络原理方面的工作,人工智能像大脑一样工作,将许多与神经元相关的小计算元素联系起来。

在本月底的比赛中,最佳算法在AUC绩效评估统计系统中得分为89分中的89分。在这种情况下,更大的数字表明该算法能够避免将非鸟类声音定义为鸟类(如果它们是人,昆虫或某种雨)并且他没有错过真实鸟类的声音(即使在这种情况下)弱记录)。

目前,算法不能超越人(实际上标记了标签),但汽车可以日夜工作,不怕下雨。从这次比赛中孵化出来的人工智能将飞入现实世界只是时间问题。

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