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基于机器学习的鸟声识别技术通过自动识别和分类能够高效地追踪生物多样性的现状与变化趋势，鸟声识别技术的发展可以划分为3个主要阶段, 即推广期、突破期和发展期。
传统的鸟声识别方法可能依赖于人工设计的特征提取和分类算法，但这种方法可能需要大量的专业知识和经验，并且可能无法处理复杂的声学信号。而深度学习技术可以自动从声学信号中提取和学习特征，从而实现对鸟声的准确识别。
深度学习在鸟声识别中的应用主要包括以下几个方面：
特征提取：深度学习模型可以自动从鸟声信号中提取出有用的特征，如频率、振幅、时域和频域特征等。这些特征可以帮助模型更好地理解和识别不同的鸟声。
识别算法：深度学习模型可以使用各种识别算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，来对提取出的特征进行分类和识别。这些算法可以处理复杂的声学信号，并实现对鸟声的准确识别。
数据增强：对于某些稀有鸟类或难以获取的鸟声数据，深度学习技术可以通过数据增强来扩充数据集。例如，可以使用ECOGEN等工具将鸟鸣录音转化为声谱图，并生成新的人工智能图像，从而扩充对那些录音有限的稀有鸟类的数据集。
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