BANTER는 돌고래를 구별하는 데 도움이 됩니다.

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전 세계에는 40종의 돌고래가 있으며 음향 모니터링을 사용하여 돌고래를 추적하거나 계산하려는 과학 연구자에게 문제는 인간의 귀에 돌고래의 음성 패턴이 대체로 유사하게 들린다는 것입니다.

이로 인해 오랫동안 개별 종을 식별하고 구별하는 것이 어려워졌습니다.

이제 미국 국립해양대기청(NOAA)이 컴퓨터 이 문제를 해결하기 위해 BANTER라는 알고리즘을 사용했습니다. 이 "복합 음향 분류 방법"은 휘파람 소리, 반향 위치 클릭 및 "버스트 펄스"(빠른 클릭)를 포함하여 돌고래가 생성하는 모든 다양한 유형의 울음소리에서 얻은 최초의 데이터를 고려합니다.

이는 다양한 신호를 병합하여 각 종을 분류하는 훨씬 더 정확한 방법을 생성합니다.

NOAA 생물음향 전문가 Shannon Rankin이 이끄는 연구팀은 미국 서해안에서 1000개월에 걸쳐 시스템을 테스트했으며, 약 2시간의 돌고래 녹음과 XNUMX만 개 이상의 개별 신호를 다루었습니다.

시각적 증거와 비교하여 결과를 확인한 결과, 개별 종에 대한 정확한 분류 점수는 71%에서 92% 범위였으며, 이는 84개 종 모두에 대해 전체적으로 XNUMX%의 정확한 분류 점수를 제공했습니다.

기존 방법에 비해 크게 개선된 것으로, 카메라나 사람의 관찰이 아닌 수중 마이크를 사용하여 인구 규모를 더 쉽고 효율적으로 추정할 수 있을 것으로 예상됩니다.

과학자들은 이 접근법이 다른 유형의 야생동물을 연구하는 데 사용하기 위해 확장되고 쉽게 적용될 수 있다고 말합니다.

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