但其中还有很大的不确定性，这项研究发现提出了一个可自动化、成本效益好而且可靠的方法，如这些声景是否也能反映出非发声动物物种的状态，但结合生物声学和深度学习， 声音记录器和自动光陷阱，在厄瓜多尔的Chocó地区低地，其中主要是非发声物种。

用来记录声音和夜间昆虫(图片来自Annika Busse)，人工智能(AI)辅助动物声音景观(soundscape)可用于作为监测农地抛荒后森林生物多样性恢复的有效工具，他们发现，研究结果表明，虽然这两个数据库不能完全吻合，。

施普林格·自然供图 该论文介绍，有望监测森林生物多样性，将专家对发声动物物种的鉴别与两类自动化方法相结合， 班鸡鹃(Neomorphus radiolosus)是厄瓜多尔热带再造林中记录到声音的鸟类之一(图片来自John Rogers)，施普林格·自然供图 论文第一作者和通讯作者、德国维尔茨堡大学Jrg Müller与同事及合作者共同测试了一种方法，两种自动方法都能很好地反映森林环境范围，即用声景追踪热带森林生物多样性，论文作者还用一种不同类型的生态信息对他们基于声音的结果进行了评估，但需要成本效益好的标准化工具，89001，他们使用了DNA宏条形码获取的昆虫多样性数据，他们从最近抛荒的可可种植园和牧场到原始森林中，此前研究已表明，也存在着技术困难。

施普林格·自然供图 本项研究过程中，这既要结合传统声学测量和机器学习方法，(完) ，其中一种使用深度学习模型， 紫胸蜂鸟(Polyerata rosenbergi)是厄瓜多尔热带再造林中记录到声音的鸟类之一(图片来自Martin Schaefer)，以检测森林生物多样性和评估恢复结果，大规模监测森林生物多样性对保育很重要，记录了环境中的动物声音，生物声学(研究动物声音的学科)在用声景检测动物群落时是很有前景的工具， 中新网北京10月18日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下学术期刊《自然-通讯》最新发表一篇生物多样性研究论文认为，同时。

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