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機械新研究解開清晨鳥鳴的秘密
作者:駐英科技組 現職:駐英科技組
文章來源:摘譯自英國工程暨物理科學研究委員會2017年3月20日
發佈時間:2017.07.31
觀察鳥鳴的節拍與行進的創新研究可能提供瞭解鳥兒間社交互動的新面向,也將幫助機器學習區分人聲與自然環境中的其他聲響,並藉此理解所處的環境周遭。這項研究是由倫敦瑪莉王后大學(QMUL)的機器聽覺研究員—丹.斯托維爾博士(Dr. Dan Stowell)—所帶領,由EPSRC的早期生涯發展獎助金(Early Career Fellowship)所資助。在Youtube上可以搜尋到數段鳥鳴錄音組成的有聲投影片—解密清晨鳥鳴(Deciphering the dawn chorus)。
斯托維爾博士研發的技術在2015年8月研發一款智慧型手機app(Warblr)供大眾使用。此app使用者可以用手機錄下鳥叫聲,透過app分析鳥鳴聲,並在其資料庫裡配對,列出可能的鳥種名單。如今斯托維爾博士以先前研究為基礎,進一步提升電腦分析鳥鳴聲的能力,以發掘更多關於「鳥兒正在傳遞何種訊息」與「哪隻鳥為對談中的主角」等情報。斯托維爾博士表示:「傳統上,人們會準確量測物理量,例如『這段聲音有多長』或是『聲音的頻率為何』。跳脫出這個框架外,我們可使用現代機器學習的方法論,你不必知道電腦是如何判別特定的單音,取而代之,藉由給予大量前例來訓練它,我們可促使電腦以某種運算法,找出通用的分析方法。」
在大學實驗室裡的鳥籠,雌性班胸草雀(zebra finches)提供斯托維爾博士相當充足的聲音檔以供研究。斯托維爾博士也說:「舉例而言,無論鳥叫聲是長是短,我們結合其節拍與其聲韻的聲學分析,並考量『在一聲鳥鳴後,另一隻鳥叫的可能性是增加或是減少』以及『是否之後有進行更細微的互動』等因子。研究每隻鳥影響彼此的程度高低,有助於構築鳥群內溝通網絡的樣貌。」長期下來,此研究可以應用於諸多領域,從解密清晨鳥鳴到研究氣候變化正如何影響鳥群遷徙的模式,也可用來分析儲存在大英圖書館、過往的鳥鳴錄音檔,也將有助於理解其他動物族群的社交組織方式以及人類語言的演化。斯托維爾博士表示:「此外,實際上我們已有許多機器人研究上所需的應用,以便機器人藉由聽覺與視覺認識周遭環境。這項研究是一種對平常有聲環境更為廣泛分析與理解的應用方式,無論是在自動駕駛汽車、手機或是監視器都可派上用場。」
英國的大眾也在這項研究裡扮演重要角色。從Warblr app發行以來,從英國各地已經收集超過25,000段錄音檔。然而,由於四分之一的錄音檔並非實際鳥鳴聲,而是人類模仿所聽聞過的鳥叫聲,這形成研究中不可預測的影響因素。不過這些仿作的鳥鳴聲卻可用來讓機器學習如何辨別真正與模仿的鳥鳴,也學習如何與其他音源作區別,像是手機鈴響與嬰兒哭聲。斯托維爾博士補充說:「這項大數據與公民參與的科學,無論收集到的數據是否是鳥鳴聲,都將促進機器人學習與電腦分析等研究發展。現在更有人計畫在森林裡放置無人看管的麥克風,錄下聲音並分析有哪些鳥種出沒。然為了能夠擴展其應用的範圍,未來我們需要能夠表達『是,這是鳥叫』或是『不,那只是風吹過而產生的樹梢聲』的演算法。」
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