麻省理工/ CETI 团队用机器学习技术分离出抹香鲸发音字母表！高度类似人类语言系统，信息承载能力更强！
麻省理工/ CETI 团队用机器学习技术分离出抹香鲸发音字母表！高度类似人类语言系统，信息承载能力更强！
2024年8月15日修改
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在海洋生态学研究中，生物声学是人们获取海洋生物信息的重要途径。顾名思义，生物声学主要是对动物声音的生成、传播与接收进行研究。随着技术的发展，科研人员目前已经能够通过解码动物发声，了解其物种、性别、个体标识或健康情况。
然而，传统的生物声学在进行种群监测时，需要耗费大量的人力来处理和分析现场录音，耗时且成本高。AI 在声音识别方面的突破为这一挑战提供了理想解决方案。机器学习凭借其自动化处理与自我学习能力，已经在生物声学领域大展拳脚。
如今，机器学习分析海洋生物发声已实现了成熟应用。而在一众海洋生物中，鲸鱼、海豚等鲸目动物具有复杂的社会行为特征与合作行为特征，与人类社会高度相似，具有极高的研究价值。
其中，抹香鲸由于与人类社会高度类似的语言系统而成为被研究的重点。