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          客觀日本

          京都大學使用AI分析青蛙叫聲,高精度識別物種

          2024年01月09日 生物醫藥

          京都大學研究生院理學研究科的木村楓(研究生)和曾田貞滋名譽教授的研究團隊發表研究成果稱,確立了使用AI自動識別青蛙叫聲,并用于繁殖活動的監測方法。這種AI使用“卷積神經網絡(CNN)”深層學習青蛙叫聲,能夠以超過90%的高精度辨別出現于調查地的5種青蛙。通過在調查地幾乎每天對青蛙進行計數,證實了叫聲活躍度指標越高,出現的青蛙個體數就越多。該成果有望在野外調查中用于青蛙的聲音監測。相關成果已刊登在美國國際學術雜志《Ichthyology & Herpetology》11月17日號上。

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          圖1 鼓起喉嚨鳴叫的日本樹蛙(撮影:木村楓、供圖:京都大學)

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          圖2 使用深度學習分析5種青蛙的繁殖活動。顏色越深表示叫聲越活躍(供圖:京都大學)

          進入繁殖期后,聚集在水坑處并開始大聲鳴叫的蛙類比起用眼睛看,用耳朵聽會更容易找到配偶,因此在棲息調查中,研究人員使用錄音機進行聲音監測的方法被廣泛應用。但另一方面,大量數據的分析成為一大課題。為此研究人員想到使用AI,但目前還不清楚AI能否在充滿各種聲音的復雜野外錄音中準確區分青蛙的叫聲。

          對此,研究團隊使用一種名為CNN的模型,驗證了是否可以識別調查地出現的5種青蛙的叫聲。

          研究人員在山里的小水池和水田的2個地點安裝了記錄儀,記錄青蛙在繁殖期的叫聲,并從錄制的音頻中提取了約2,700個簡短的音頻片段,標記了青蛙的種類,然后將其作為培訓數據讓AI進行了學習。

          結果表明,根據蛙的種類,能夠以90~100%的準確度和75~98%的靈敏度識別出叫聲。

          據研究人員推測,黑斑側褶蛙的靈敏度之所以較低(75%),是因為叫聲被個體數量較多的日本樹蛙淹沒,很難檢測出來。

          利用AI對錄音數據進行分析后發現,根據物種不同,繁殖模式也完全不同,如日本蟾蜍僅在早春時節進行為期數天的集體繁殖,而日本樹蛙和粗皮蛙則在夏季夜晚進行長達數月的繁殖。

          此外,根據青蛙個體數量較多的日子里,叫聲會持續整夜的經驗規律,研究人員依據叫聲被檢測到的時間長短定義了叫聲的活躍指標,并將其與雄性個體數和雌雄對數進行了比較。結果表明,對于大多數物種來說,叫聲越活躍的日子,雄性個體數和成對的數量就越多。同時還發現,成對數量和叫聲之間的相關性較弱。

          使用該方法,只需安裝記錄儀,便可以在以前無法實現的大范圍內詳細觀察繁殖活動。

          木村先生表示:“再嘗試使用AI后,我們驚訝地發現,AI比預想得能更準確地識別青蛙物種。青蛙的數量在全國范圍內正在減少,也有許多物種被指定為瀕危物種。我希望以本研究為基礎,使用AI對青蛙得棲息狀況監測進行大范圍調查”。

          原文:《科學新聞》
          翻譯:JST客觀日本編輯部

          【論文信息】
          雜志:Ichthyology & Herpetology
          論文:Evaluation of Deep Learning-Based Monitoring of Frog Reproductive Phenology
          DOI:doi.org/10.1643/h2023018