AI发现了一种没人知道的狮子吼叫秘密

埃克塞特大学的研究人员发现了一种此前未被识别的“中间吼叫”，它与众所周知的洪亮吼叫同时存在。这项发表在《生态学与进化》期刊上的研究，首次应用人工智能自动将狮子的吼叫分为不同类型。该系统准确率达95.4%，大幅减少了人为解读的影响，能够更稳定地识别狮子个体。

该研究的主要作者、埃克塞特大学的乔纳森·格罗科特表示：“狮子的吼叫不仅具有标志性，更是独特的‘签名’，可用于估算种群数量和监测个体。此前，识别这些吼叫严重依赖专家判断，可能引入人为偏差。我们这种使用人工智能的新方法有望实现更准确、更少主观的监测，这对致力于保护数量不断减少的狮子的保护工作者而言至关重要。”

狮子数量持续下降。国际自然保护联盟红色名录将狮子列为易危物种。目前估计非洲仅存2万至2.5万头野生狮子，过去25年间其数量已减少约一半。

新研究得出结论，狮子的吼叫序列既包括已确认的洪亮吼叫，也包括中间吼叫，推翻了长期以来认为仅存在一种吼叫类型的假设。在包括斑鬣狗在内的其他大型食肉动物研究中也有类似发现，这凸显了生物声学在生态科学中日益重要的价值。

人工智能提高了监测准确性。研究团队通过应用机器学习对洪亮吼叫进行分类，提升了区分狮子个体的能力。这种自动化、以数据为核心的方法还简化了被动声学监测，相比足迹调查或相机陷阱等常用技术，提供了更可靠、更易获取的选择。

乔纳森·格罗科特补充道：“我们认为野生动物监测需要范式转变，大规模转向使用被动声学技术。随着生物声学的进步，它将对狮子及其他濒危物种的有效保护至关重要。”

该项目由埃克塞特大学与牛津大学野生动物保护单位、狮子景观组织、法兰克福动物学会、坦桑尼亚野生动物研究所（TAWIRI）及坦桑尼亚国家公园管理局（TANAPA）合作开展。埃克塞特大学和牛津大学的计算机科学家也参与了此项研究。研究资金来源于狮子恢复基金、世界自然基金会德国分会、达尔文倡议以及英国研究与创新署环境智能人工智能博士培训中心。