Acoustic Detection of Humpback Whales Using a Convolutional Neural Network
Monday, October 29, 2018
Posted by Matt Harvey, Software Engineer, Google AI Perception
ここの数年間、Google AI Perceptionチームは、非音声キャプション、動画の分類、インデックス化などYouTubeに適応された音声イベントの分析技術を開発しました。さらに、コミュニティの研究を更に促進するために、AudioSet評価セットを公開し、幾つかのモデルコードをオープンソース化にしました。近年、多くの保護団体が大量の音響データを収集していることにますます気付いています。野生生物のモニタリングと保護に力を貸すためには、これらの同じ技術をそのデータに適用することが可能かどうかを疑問に思いました。
AI のソーシャルグッド プログラムの一環として、米国のアメリカ海洋大気庁（NOAA）の太平洋諸島漁業科学センターと協力して、太平洋の幾つか場所から取得した15年間の水中記録からザトウクジラの鳴き声を識別するアルゴリズムを開発しました。研究の結果は、ザトウクジラの存在、季節性、日常の歌を歌う習性、および集団構造に関する新しく重要な情報を提供します。これは、科学者が今まで関連情報を持っていなかった遠隔の無人島にて、特に重要です。さらに、当該のデータ・セットは長い時間をわたるため、ザトウクジラはいつまたどこで鳴き声をすることを知ることで、特に人類の海洋活動の増加に関連する動物の分布はこの数年間に変化したかどうかの情報が得られます。その情報は、ザトウクジラに対する人為的影響を効率的に緩和するための重要な要素となるでしょう。
HARPの展開場所。緑：現在稼働中の記録場所。赤：以前の記録場所。