Google靠AI聽聲辨位，降低座頭鯨因船隻碰撞致死風險

作為與AI for Social Good計畫中的一部分，Google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，開發了一系列演算法來辨識水下座頭鯨的聲音，以進一步得知這些鯨魚現身的時間和位置，協助減輕他們所面臨的威脅。

數十年來，許多組織盡力的保護鯨魚不受補殺，但仍有15種鯨魚被列為瀕臨絕種的物種，而且即便是座頭鯨這類已經恢復族群數量的物種，仍然不斷會受到漁具纏繞和船隻碰撞等威脅，因遭遇非自然因素死亡降低族群數量。

為了更好的保護鯨魚，第一步是要了解他們出現的位置和時間，以便規畫正確的海洋保護區，對經過的船隻發出警告，或是進行其他的保護措施。由於鯨豚類出現在水面上的時間並不多，要以視覺偵測他們十分困難，因此NOAA負責監測美國太平洋海域鯨魚和其他海洋哺乳動物的太平洋群島漁業科學中心，才會選擇用水下錄音機進行收音監聽。

鯨魚的叫聲可以在水下數百公里傳遞，以便和遠方的夥伴溝通，而水下錄音機能收集到這些鯨魚的叫聲。NOAA使用高頻音訊記錄軟體套件（ High-frequency Acoustic Recording Packages，HARP），在太平洋12個地點（下圖）錄製水下的聲音，有一些點在2005年就已經開始，目前累積了超過17萬小時的水下錄音，全部靠人來收聽需要每天24小時工作連續19年。

為了解決這個問題，Google和太平洋群島漁業科學中心合作，開發了一系列演算法來辨識累積十多年水下鯨魚的叫聲，Google要以深度神經網路自動辨識這些錄音中記錄到的鯨魚種類，而目前從座頭鯨開始，要從這些錄音中辨識出座頭鯨並不間單，海洋很大，座頭鯨也不是唯一會發出聲音的動物，水下錄音機會錄製到各種聲音，而且即便同是座頭鯨的聲音，也會因為雨聲或是船隻的噪音，混淆機器學習模型的判斷。

此外，鯨魚和水下錄音機的距離，也會影響聲音訊號的強度。Google提到，之所以要從座頭鯨開始，是因為座頭鯨的叫聲特別難分辨，不像藍鯨或是長鬚鯨會發出固定典型的聲音，座頭鯨會因時間不同，製造出複雜且多變的聲音。

在過去幾年，Google的AI Perception團隊已經開發了一系列音訊事件分析技術，這些技術被大量應用在YouTube非語音字幕、影片分類以及索引上。另外，Google也發布了AudioSet評估資料集，並開源了一些機器學習模型原始碼，推動社群研究，而現在這些研究成果被用在鯨魚保護研究上。

Google以NOAA現有標記過的水下聲音資料集來訓練座頭鯨分類器。Google將這些水下聲音轉以視覺頻譜表示，越多的標記頻譜資料訓練，就能讓模型更精準的標記出錄音中的座頭鯨聲音。現在系統已經可以根據錄音中的座頭鯨聲音，在地圖上標記出他們出現的時間地點。

透過豐富的聲音資料，NOAA觀察到這些年來座頭鯨交配以及遷徙的路徑變化，而這些資料將有助於NOAA了解座頭鯨的習性，當某些地區有大量鯨魚出現時，NOAA能夠建議船隻修改路徑來保護鯨魚。當然座頭鯨也不是唯一需要保護的鯨魚，接下來Google還會針對像是南方居民殺人鯨這類高度瀕臨絕種危機的物種，進行研究。