清華、北大等86所高校布局元宇宙，是風口還是噱頭？
作者：徐賜豪來源：區塊鏈日報據全國高校人工智能與大數據創新聯盟元宇宙專委會不完全統計，截至2023年7月，全國共有86所高校戰略布局元宇宙領域，其中本科院校73所，高職專科院校13所
9 月 27 日消息，據谷歌新聞稿，谷歌公司正持續投入資源開發可用于識別鯨魚聲音的AI模型，其最新的多物種鯨魚聲音模型能夠識別 8 種鯨魚的叫聲，并進一步細分其中兩種鯨魚的不同發聲類型。
谷歌表示，這項技術主要用于海洋學術研究，能夠幫助科研團隊獲取布氏鯨等“較難以觀察的”鯨群行為模式，目前該模型已公開供學術人員下載使用，附地址（點此訪問）。
據悉，谷歌公司自 2018 年以來便與美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）的太平洋群島漁業科學中心合作，展開鯨魚叫聲分類的研究。最初，他們針對座頭鯨開發了檢測模型，成功辨識座頭鯨的鳴叫聲，從而成功獲得了相關鯨群在特定時間地點的鳴叫規律，還借此發現了鯨群新棲息地。
谷歌還與加拿大漁業及海洋部（DFO）、Rainforest Connection 合作，針對瀕臨滅絕的南方定居型虎鯨開發了一系列檢測模型，并將其應用于水下麥克風監測網絡，能夠實時報告虎鯨的位置給 DFO 和相關單位。
谷歌公司提到，如今該公司的鯨魚聲音識別模型可以識別座頭鯨、虎鯨、藍鯨、長須鯨、小須鯨、布氏鯨、北大西洋露脊鯨和北太平洋露脊鯨，考慮到鯨魚聲音覆蓋頻率范圍極廣（例如藍鯨發聲為 10 Hz 低頻、齒鯨發聲為 120 kHz 高頻），因此該模型在科研層面可謂創舉。
獲悉，在開發這款鯨魚聲音識別模型時，研究人員首先將原始音頻轉換為時頻譜（Spectrogram）以作為模型識別聲音的基礎，其中每個時間窗包含 5 秒鐘的聲音片段。接著，模型利用梅爾刻度法調整這些時頻譜的聲音頻率，并通過壓縮和正則化突出聲音特征，進而將其分類為不同鯨魚的鳴叫類別。
由于海中存在各種聲音，研究人員還加入了大量背景聲音來訓練模型，以確保能夠準確識別鯨魚聲音并排除噪音。實驗結果顯示該鯨魚聲音識別模型能夠良好地區分不同種類的鯨魚，特別是小須鯨和布氏鯨的聲音。
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