米奇·埃德，波多黎各的热带生态学家，认为我们应该比现在更多地倾听地球——不仅仅是听，而是大规模地记录和存储它的声音。他的目标不是精神上的，而是科学上的:他、他的同事和其他专家正在开发和部署音频记录器、数据传输系统和新的人工智能软件，这些一起迅速扩展了科学家通过聆听生态系统来了解它们的能力。
今天，Aide可以将一个廉价的数字录音机固定在波多黎各卢基洛森林的一棵树上，并将其记录传输到运行原型软件的计算机上，该软件几乎可以实时显示25种青蛙和鸟类中的任何一种是否在森林中发声。该系统表面上的简单掩盖了它的威力——Aide认为它和类似的系统将允许科学家以我们无法想象的方式监测生态系统。
他梦想着不久的将来，自然声景的录音将像降雨和温度数据一样，从一个由永久站点组成的全球网络中收集，广泛用于分析，并永久存档。他说，每一个片段都“像博物馆的标本，但包含了很多物种。”艾德说，科学家将能够有效地确定物种是如何因全球变暖、栖息地破坏或人类干扰而移动或改变的，并绘制出大面积的种群变化图表。
录音机比相机更好，因为它们可以在更大的区域上录制物种。
最近，陡峭的记录设备价格和用户友好的人工智能算法的快速扩展功能覆盖了大自然音频数据的时代。生物声学监测的一个关键用途是跟踪所谓的“defaunation”，这种栖息地从栖息地的鸟类和猴子等动物的难以检测的动物衰退 - 例如，动物射击并被偷猎者在一个完整的森林中捕获并被捕获。
To fulfill his dream of advancing biological acoustic monitoring, Aide co-founded a company, Sieve Analytics, in 2014. At the company’s small apartment office in San Juan, he recently told me that audio technology promises to push ecological science forward just as satellite imagery has dramatically increased scientists’ ability to track change in tropical forests.
他说:“我们现在可以通过卫星发现在广大偏远地区发生的火灾和伐木。”“我们甚至可以分辨出哪些作物是在树木被砍伐后种植的。”但卫星图像的问题是，他说，“我们看不到动物。”
因此，生物学家通常必须恢复传统方法 - 由高度训练的专家昂贵且耗时的田间调查 - 以确认一个地区的动物物种。但仅仅存在野外工作者可以吓唬动物，并且调查并不总是产生物种存在的主要记录，如样本或录音。现在通常用于野生动物调查，以弥补这一点的廉价数字。
英国新森林国家公园的AudioMoth录音设备正在寻找新森林蝉的声音。由Alex Rogers提供
但是相机，虽然有用，只能拍摄他们前面的直接拍摄什么，并没有有效地检测小动物或树木的高度。因此，在明显完善的栖息地中，动物的下降可以在长期内被忽视。疾病或偷猎可能是擦拭物种，没有研究人员所知，气候变化可能是强迫一个地区和另一个区域的物种。
生物学家早就认识到录制声音对识别动物和了解它们行为的价值。例如，海洋哺乳动物的第一次记录1949年在加拿大发现的白鲸——导致对鲸鱼的研究持续激增。从模拟磁带到数字录音的转变缩小了录音机的尺寸，提高了它们的质量，在过去的几十年中帮助建立了生物声学和生态声学的研究领域。科学家们正在大量研究物种是如何通过声音与其他物种以及环境相互作用的，比如城市鸟类是如何进化出比乡村鸟类唱得更大声、音调更高的。
从某种意义上说，音频记录器比照相机更好，因为它们可以记录更大范围内的物种，Aide说。但由于成本问题，自动环境音频记录器的使用一直受到限制。商用机型的价格可能在500到1000美元之间，因为它们没有一个庞大的非专业市场。在一个可能有数百种鸟类的地区，通过录音手动识别鸟类、青蛙或昆虫的叫声也是一项费时又熟练的工作。这使得大多数声学研究仅限于单一物种或小区域。
最近的技术突破正在改变这种情况。首先，专为监控动物而设计的廉价音频记录器现在已经可用。助手给我看了一个信用卡大小、一包香烟厚度的小录音机AudioMoth．它由英国一家名为“开放声学设备”(Open Acoustic Devices)的研究小组开发，于2017年底首次上市，价格仅为70美元，节能且开源，这意味着硬件设计和相关软件可以免费获得。
在波多黎各的森林里，一群青蛙的合唱，被新的录音技术捕捉到。信贷:筛分分析
AudioMoth可以记录任何事情，从极低频的枪声到极高频的蝙蝠声音，这些声音远远超出了人类的听觉范围。用户可以制作自己的防风雨外壳，或者，如果他们愿意接受音频质量的轻微下降，只需将设备放在一次性密封袋里，绑在树上。目前，AudioMoths已经售出了大约9000台，研究人员、环保组织和个人的销售额大致相当。一个微缩版的μ蛾，刚刚宣布;它只有5克重，可以装在一只活鸟身上。
Audiomoths.已经习惯了绘制古巴更大的漏斗蝙蝠的觅食栖息地，一种只在一个洞穴中栖息的地方物种，并被用于搜索新森林蝉这种昆虫在英国被认为已经灭绝了。(自2000年以来，那里再也听不到蝉的声音了。)它还被用于探测伯利兹丛林中偷猎者的枪声。
Aide认为AudioMoth是世界各地声学研究的一个巨大推动，特别是对于发展中国家的小预算研究人员。理想情况下，记录器可以像现代气象站一样，几乎实时地传输数据，以便立即进行分析。他现在正与哥斯达黎加的一群电子工程师合作，制造一种使用手机数据网络的廉价发射机。
AIDE表示，该技术现已充分实惠，成熟，以推出大型全球声学监测程序。他的粗略估计是，世界各地的200个eCoregions的一个五年监测计划将花费约1000万美元 - 这一比例在这种规模和时间上的古老群体调查的成本。
计算机算法可以迅速分析数千小时的录音以识别特定的物种呼叫。
在大规模生物学监测的方式中，分析的第二大挑战也在解决。近年来，AIDE和他的同事制定了两个用户友好的算法（可通过在线门户名称可用阿拉米)，可以快速分析数千小时的音频记录，以识别特定物种的叫声。然而，尽管这些算法对某些类型的研究(比如分析青蛙物种的繁殖季节如何随着气候变化而变化)很有用，但它们无法完成同时识别记录中所有物种的“圣杯”工作。
为此，Aide公司已开始与微软的合作地球的人工智能主动性地，他们已经建立了一个原型卷积神经网络（CNN） - 一种深入学习算法 - 可以同时识别25种波多黎各青蛙和鸟类的高精度。CNN需要接受培训，以通过提供每种物种歌曲的许多示例来识别其他物种。CNN至关重要的是，CNN非常用户友好。“你不必是计算机书呆子或程序员来使用它，”anide说。
通过监测站的网格跟踪多个物种的活动范围的扩张或收缩，可以帮助科学家了解环境变化是如何破坏物种之间的生态联系的，并更好地规划在更温暖的未来自然保护。通过监测青蛙叫声的减少，监听站可以追踪疾病的传播，比如致命的两栖动物壶菌病。偷猎可以通过听枪声、动物警报和人的声音来追踪。通过定位和识别繁殖的叫声和歌声，收听电台可以了解物种的繁殖模式是如何随着天气和气候的变化而变化的。
一个20秒的声谱图，显示了来自波多黎各的各种音频频率，包括这六个物种的叫声。由Sieve Analytics提供
科学家还可以了解人类发出的声音和自然发出的声音是如何相互作用来塑造生态系统的——例如，当人类发出的声音增加时，某些鸟类或动物是否会停止鸣叫并离开?如果某些频率是无声的，也许使用这些频率的动物——比如飞虫或蝙蝠——就有麻烦了。
据Tom Stephenson称，仍然存在众多自动化鸟类歌识别的挑战似乎是一个调用的手机应用程序的架构师之一鸟精灵它的工作原理就像“Shazam for birds”——指的是听歌曲并识别它们的智能手机应用程序。鸟鸣通常不像语言或音乐那样刻板。许多种类的鸟都不止有一种鸣声，这些鸣声有当地的方言，每只鸟经常以自己的方式鸣叫。目前缺乏可靠的录音来训练算法。鸟类也经常互相歌唱:从嘈杂的黎明合唱中挑选物种对现场的人类专家来说是一项挑战，而目前的计算机算法通常不可能做到这一点。
但亚马逊的副总裁詹姆斯·格林菲尔德弹性计算云(EC2)——他没有参与这项生物声学研究——说“人工智能的发展速度是惊人的”，“这就像我们正在经历这些技术的寒武纪(进化)爆炸。”他补充说，“大约每个月都有人用人工智能做一些以前认为不可能的事情”，而且毫无疑问，在大量录音中自动识别大量物种将很快成为可能。
澳大利亚研究人员正在全国各地的不同生态系统中安装100套录像机。
澳大利亚大学的研究人员预计，在未来，人们将从环境录音中了解到重要的事情澳大利亚声天文台（A2O）并目前在该国的不同生态系统中安装100套录像机，每组由四个录像机组成。选择该地点涵盖了各种各样的栖息地类型，包括自然和农业领域，每个录音机都被安置，以便在潮湿或河流区域中，附近有两种干燥区域。太阳能机器在人类听力的频率范围内连续记录声卡，并且每年从每个设备的物理收集录音，然后上传到云服务器。
A2O首席调查员之一、查尔斯·斯特大学的大卫·沃森说，其目的是“永远”在这些地点运行记录器。记录器的一个明显用途是监测天气和气候变化的影响。这些数据将不仅对科学家开放，而且对艺术家、学生和普通公众开放。
筛子分析的助手强调，存档的声景记录可以用于我们尚未想到的目的。沃森同意：“美丽是[那个尚未出生的孩子将是写作算法，这些算法将用于分析我们现在正在收集和存放的历史数据。”
