【儀表網 儀表研發】隨著人類社會和經濟的發展，人類活動和氣候變化已經對生物多樣性產生深遠的影響。蝙蝠是重要的生態指示動物之一，同時在生態系統中發揮著重要的作用，是生態保護重點研究對象。蝙蝠典型的特征是能夠發出超聲波用于環境探測和捕食，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，蝙蝠多樣性的調查方法為人工搭設霧網和豎琴網，該方法存在諸多不確定性，主要因為西雙版納地區地處熱帶、物種分布廣且不均一、以往對該地區的調查嚴重缺乏和物種聲波復雜性極高等原因，這種調查方法的不確定性在很大程度上限制了生態系統保護等問題的探討。
為了從空間和時間尺度上同時提高蝙蝠多樣性調查的效率，中國科學院西雙版納熱帶植物園綜合保護中心景觀生態研究組和云南大學軟件學院合作，開發了一套軟件來自動處理大量超聲波監測數據。該軟件利用人工智能算法(Artifitall intelligencet)，對西雙版納、泰國和馬來西亞地區的近千份蝙蝠超聲波音頻數據進行信號特征提取。
其次，利用自主開發的深度學習網絡模型進行參數優化，模擬出適的模型參數，將自動識別的準確率提高到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。研究人員對該軟件進行實地調整優化，大大降低了野外數據識別的錯誤率，進一步擴大該模型的適用區域，并有助于實現一年四個季節的連續監測。
該研究成果不僅大大提高了蝙蝠多樣性調查的效率，而且為未來的野生動物聲學調查提供一套標準的數據處理方案，包括鳥類，兩棲類等。該數據采集方案和標準數據分析方法可以提高未來保護目標的設定。該研究成果以Automatic standardized processing and identification of tropical bat calls using deep learning approaches 為題在線發表于生態保護期刊Biological Conservation。
西雙版納植物園陳興和云南大學軟件學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和云南大學軟件學院教授周維為共同通訊作者。
蝙蝠超聲波識別軟件Waveman的建模和測試流程圖。建模大致分為三個步驟：音頻數據庫構建、圖片轉化和訓練模型。采用兩種數據類型進行測試，包括圖片數據和野外采集未經處理音頻的數據。
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