声纹识别，让更多人“听见”自然

来源：滚动播报

（来源：中工网）

人民日报记者 沈靖然

白头鹎“啾啾”鸣叫，清脆明亮；白颊噪鹛叫声更为急促，“叽呀叽呀”；棕背伯劳“吱嘎吱嘎”几声，凑个热闹……清晨的重庆梁平双桂湖国家湿地公园，不同鸟类的叫声此起彼伏，交织成一首湿地奏鸣曲。

通过声纹识别技术，这些大自然里的声音也能被“听懂”，成为“声景中国”平台上可量化、可分析的动态数据，从物种记录到活动监测等一应俱全，为湿地生物多样性保护提供数据支撑。

今年，中国科学院动物研究所、中国气象局探测中心等单位共同发起“声景中国”科研项目，在全国多地布设国产声纹传感器，系统采集鸟鸣、虫鸣、蛙鸣等自然声音，构建开放共享的声景数据库。梁平双桂湖被选为点位之一，安装了3套声纹识别设备。自7月试运行以来，设备已记录白头鹎、白颊噪鹛、棕背伯劳等40余种鸟类的声音，累计记录声纹数据超过3000条。

“就像人类的指纹具有唯一性，鸟类的叫声同样存在独特的声纹。”梁平区湿地保护中心高级工程师余先怀介绍，所谓声纹识别，就是通过声波的起伏、频率和节奏特征，判断是哪一种生物在发声。在嘈杂的自然声场中分离和识别这些细微的差异，关键是要建立一个高质量的声纹数据库。“只有数据库越丰富、样本越多、标注越精准，算法才能不断进步、学习比对，从而提高识别的准确率，让‘闻声识鸟’越来越靠谱。”

余先怀介绍，数据库的建立需要收集音频样本，一般有两种方法：一种是直接从网上下载音频，快速扩充样本；另一种则需工作人员到林中录音。随着样本数量不断扩充，算法会反复“聆听”这些音频，提取声波的频率、节奏和起伏特征，并与已标注的声纹进行比对，不断调整识别模型的参数。通过这种不断训练和优化的过程，数据库日渐完善，算法的识别准确率也将稳步提升。目前，该系统可识别的国内物种声音超过1500种，国外鸟类超过400种，整体识别率高达85%。

相较于传统监测方式，声纹识别的优势在于全天候。科研人员过去依靠望远镜观察、凭经验辨认鸟鸣，难免受时间、天气和精力所限，而自动化的采集设备能24小时不间断地工作。

“现在湿地的3套声纹识别设备，识别到鸟鸣就自动开始录制，收集到的音频先保存在存储卡中，再通过4G物联卡传输到北京，依托后台算法进行鸟鸣声的分离、筛选与分析。”余先怀介绍。

声纹识别监测鸟类的活动情况有什么意义？一方面，湿地鸟类是湿地生态环境状况的重要指示性物种，科研人员通过比对声纹变化，可分析鸟类的迁徙规律、栖息偏好和种群变化，辅助判断湿地生态系统的健康状况；另一方面，未来“声景中国”平台将与生态旅游、自然教育等领域深度融合，依托声纹数据开发湿地“声景导览”、生态慢直播、观鸟打卡等文旅产品，让更多人“听见”自然，参与生态保护。