生物声学减少噪声

贾铭

如今，噪声污染的影响正在引起人们越来越多的关注。研究人员为此将一些生物声学设备安置在森林和其他生态系统中，用来监测噪声对鸟类、昆虫和其他动物的影响。随着科技的进步和监测成本的降低，生物声学设备有望成为保护声音环境的重要工具之一。

波多黎各的热带生态学家米奇·艾德认为，倾听地球的声音，我们做得还远远不够。我们要做的不仅仅是倾听，还要将大自然的声音记录并存储起来。聆听大自然不只是为了寻求精神上的愉悦，同时也是科学研究的需要。艾德的研究团队在自然环境中部署录音设备，开发人工智能软件和新的数据传输系统等，这些努力增强了科学家通过聆听大自然了解生态系统的能力。

例如，在波多黎各的国家森林里，艾德将一台廉价的数字录音设备固定在树上，将录下的自然之声传输到运行软件的计算机上，实时显示森林中25种青蛙和鸟类的声音信息。这一看似简单的系统功能十分强大，诸如此类的系统将以超乎我们想象的方式来监测地球生态系统。

艾德有个梦想：希望未来有一天，就像收集降雨量和温度数据一样，科学家将利用遍布于全球各地的智能感知系统获得自然环境中的声音信息，进行分析并永久存档。他表示，每段录音“就像博物馆的标本一样，但包含了许多物种的声音”。通过这些声音信息，科学家将有效监测物种因全球变暖、栖息地破坏或人类干扰而发生的迁徙等变化，并据此绘制大规模的物种种群数量变化图表。

生物声学技术的发展与应用

生物声学监测的一个重要应用是跟踪和发现森林动物种群数量的减少。鸟儿和猴子等动物常因被偷猎者射杀或掉入陷阱等，导致种群数量减少。而动物种群数量的逐渐减少通常不易被及时发现。

艾德预测，音频技术也将可以像卫星图像一样，用来跟踪热带森林中的生态变化。“偏远地区的广袤森林中如有火灾或非法砍伐事件发生，卫星可以及时发现。实时卫星图像甚至可以显示砍伐的地区又种植了哪些作物。”艾德指出，“当然，卫星图像也存在看不到动物种群变化的不足之处。”

为此，生物学家通常不得不依靠传统方法，由训练有素的专家通过实地调查来确认一个地区动物种群的变化情况，这极为费时费力，需要付出极高的成本和代价。生物学家亲临现场工作，还会让一些野生动物受到惊吓。而且，他们并不总能获得第一手资料。

如今，野生动物调查中使用的廉价数字追踪相机可以弥补这些不足。相机虽然有用，但只能拍摄到正前方的物体，不能检测到小动物或树栖动物的情况。因此，在一些生物学家未曾涉足的栖息地内，动物数量的锐减可能会在很长一段时间内被忽略，两栖动物致命疾病或偷猎会悄然发生。

生物学家很早就认识到记录声音信息对于了解动物行为变化的价值。例如，1949年，加拿大首次获得了海洋哺乳动物——白鲸的录音，引发了研究人员对鲸鱼生存状态的极度关注和大量研究。

在过去几十年里，生物声学和生态声学的研究领域有了长足的发展，从模拟磁带录音到数字录音的转变，在缩小录音设备体积的同时，也提高了录音质量。先进的录音技术让科学家们能够更多地了解物种是如何通过声音相互影响的，以及如何与环境相互作用的。例如，科学家们发现，嘈杂城市环境中的鸟类比农村鸟类鸣叫声更大、音调更高。

在可能拥有数百物种的区域内，人工识别鸟类、青蛙或昆虫物种的声音是一项极具技术性且耗时费力的工作，因此传统声学研究在多数情况下都只限于单一物种或单个区域。

新技术的不断突破正在改变这一状况。一种专为监控动物设计的名为“AudioMoth”的新型录音设备，只有一张信用卡那么大、一包香烟那么厚，且价格不贵，功能先进，可以录下大自然中从极低频到极高频的几乎所有声音。它的微型版本μMoth的质量仅为5克，可以安装在活鸟身上。

AudioMoth被用来绘制古巴漏斗耳蝠的觅食栖息地图，还被放置在英国新森林国家公园中寻找被认为已经灭绝的一种蝉。自2000年起，在英国新森林国家公园中就再也没有听到过这种蝉的鸣叫声了。同时，AudioMoth还被用来监听丛林中偷猎者的枪声。AudioMoth 极大地推动了世界各地的声学研究，理想情况下，它可以像现代气象站一样，近乎实时地传输数据并进行即时分析。

安置在英国新森林国家公园的新型录音设备用来倾听和发现消失的蝉鸣声

AudioMoth 设备旨在提供低成本、高能效的遠程景观监控

目前，艾德正与哥斯达黎加的电子工程师合作，开发一种可以利用手机数据网来传输声音数据的廉价发射装置。艾德表示，这一技术将促进大规模全球声学监测计划，该计划的数据分析难题也将得到解决。近年来，艾德和他的同事开发了两种用户友好算法，可以快速分析数千小时的录音，识别特定物种的叫声。此外，艾德的公司与微软人工智能计划合作构建的一种深度学习算法，可以精确地识别分布在波多黎各森林中的25种青蛙和鸟类物种的声音。

声音监听网可以跟踪分析多个物种的活动范围是扩张还是收缩，帮助科学家了解环境变化对物种之间生态联系的影响，以更好地规划自然保护区。例如，通过监测发现蛙声减少，追踪导致两栖动物致命疾病——壶菌病的传播途径等。通过监听枪声、动物警示声和说话声，可以追踪偷猎行为。声音监听网还可以通过辨别动物繁育期的鸣叫声，来了解物种的繁殖模式是如何随天气和气候变化而发生变化的。

此外，科学家还可以了解人类的声音和自然声音是如何相互作用并塑造生态系统的。比如，随着人为噪声的增加，某些鸟类或其他动物会停止鸣叫并迁徙。如果森林中某些声音频率消失，那么表明使用这些频率的动物（如昆虫或蝙蝠）可能遇到麻烦了。

但目前全自动化的鸟鸣识别技术仍面临重大挑战。这是因为许多鸟类有不止一种曲目，不同区域的鸟儿会有各自的“方言”，个别鸟类经常还会以自己独创的方式来鸣唱。要从喧闹的鸟类大合唱中辨别物种，对于专家而言是一项重大挑战，目前的计算机算法通常也很难实现。

亚马逊弹性计算云（EC2）副总裁詹姆斯·格林菲尔德虽然并未参与这项生物声学研究，但他表示：“人工智能进步神速，令人震惊，正在经历类似于寒武纪生物大爆炸式的飞跃。大约每个月都会有人利用人工智能做一些被认为不可能完成的事情。根据声音信息数据自动识别物种，迟早会成为现实。”

拯救生物圈

在旧金山一个宁静小区内，田纳西大学的生态学家伊丽莎白·戴瑞巴里在认真倾听雄性白冠麻雀的歌声，它们优美的鸣唱以悠长而清脆的哨声开始，随后是一系列快速的音符和颤音。她随身携带的生物声学记录仪是一款智能手机大小的数字监听设备，通过收集现场声音数据来了解鸟类行为。

鸟鸣声对于一些鸟类的生存至关重要，它们通常以自己独特的“方言”鸣唱。在交配季节，雄性鸣禽通过鸣唱求偶，向潜在的繁殖伙伴展示自己，同时向竞争对手宣告主权。与生活在乡村的麻雀相比，城市麻雀鸣唱的曲目较少，复杂性较低，颤音也较少，但受城市噪声影响，它们的鸣唱音量更高，同时表现出更高的攻击性和应激激素水平。这些鸟产蛋更少，雏鸟个头也更小。

戴瑞巴里发现，在新冠疫情期间，当周围世界重新变得宁静，城市麻雀鸣叫声中的颤音再次出现，鸣唱声也变得快速而复杂。在没有噪声干扰的环境中，鸣唱声的传播距离增加了一倍，这显然有利于它们的择偶交配活动。

戴瑞巴里使用的生物声学记录仪是一种廉价的便携式自动化设备，可以用来聆听记录偏远地区的声音，从次声波中捕捉人类听觉范围之外的声音。比如，鲸鱼低沉而悠远的声音、大象威严的隆隆声、蝙蝠和海豚发出的人耳听不到的超声波等。设备与分析声音模式的人工智能算法结合在一起，可以像强大的人工假肢一样，将人类的听觉感知扩展到有限的感官能力之外。

噪声对植物也有影响

主要依赖视觉感知世界的人类，很难想象动物世界里声音的强大和丰富。事实上，在生命世界中，声音信息远比视觉信息更为普遍。例如，在海洋深处，声音比光传播得更远。水生生物的听觉往往比视觉更清晰地捕捉到周围世界的信息。在陆地上，声音可以在漆黑的夜晚传播，并且可以从任何角度听到或感知到地面的震动。声音生态学家伯尼·克劳斯将大自然的声音描述为地球上蔚为壮观的管弦乐队大合唱。遗憾的是，大自然壮观声景中的大部分是人耳无法听到的。

通过倾听大自然的合唱，科学家们发现，声音对生命之树上的生物物种具有普遍的重要意义。许多动物物种利用声音进行复杂的交流活动。例如，蝙蝠生病时，会通过声音向同伴乞求交换食物，并安静下来，与同伴保持距离；蜜蜂在预感到危險时会发出嘶嘶声，会用独特的声音信号以惊人的准确性描述远处食物源的位置，还会使用特定信号来区分特定捕食者的威胁级别；母鲸鱼会对它们的孩子低声细语，以避免被掠食者发现；在某些海龟物种中，幼龟甚至在破壳之前就会发出穿透卵壳的声音与同伴交流，以同步出壳时刻；海豚还会以各自标志性的口哨声来互相称呼。以上这些发现，颠覆了复杂的沟通和语言技巧为人类所独有这一假设。

最令人惊讶的是，没有耳朵或明显听觉器官的物种也能感知声音并作出反应。例如，一些幼鱼和只有几毫米大小的珊瑚幼虫，它们只有最原始的神经系统，却能够感知珊瑚礁的声音信息，并根据这些提示游回出生地。最为神奇的是，随着蜜蜂嗡嗡声的响动，花朵们会喷涌出芬芳的花蜜，仿佛在翘首以待传粉使者的到来。自然之声生生不息、绵延不绝，但美妙壮观的自然声景却一直被人们所忽视。

如今，随着人们对生物声学的重要性认识的不断深入，催生了新的环境保护策略。例如，科学家成功利用生物声学来重塑珊瑚礁。通过加大减少噪声污染的宣传力度和开发新的技术手段，让自然之声回归，让人们能够更多地聆听到自然之声。

消除人类产生的喧嚣是我们这个时代的主要挑战之一。目前，减少噪声污染已取得积极而显著的效果。当我们开始重新倾听自然之声时，我们将收获良多，并从大自然中学到更多。

科学家利用生物声学来重塑珊瑚礁