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1.鸟类监测：
江西鄱阳湖国家级自然保护区白鹤监测：针对世界濒危鸟类白鹤等珍稀越冬候鸟，采用被动声探测方式，利用智能麦克风阵列节点，研究鸟鸣稳健检测理论与算法。通过对采集到的声音信号进行处理和分析，能够在低信噪比、低信干比的嘈杂声场环境下准确检测出白鹤等鸟类的鸣声，从而了解它们的栖息地选择、活动范围、行为节律等生态信息，为白鹤的保护和生态环境的评估提供科学依据。
江苏白马湖鸟类声纹监测：江苏省生态环境监测监控有限公司在白马湖应用基于 AI 的智慧声纹监测系统，长时间实时采集野生动物声音数据。该系统由高灵敏度的声音识别设备及智能化算法模型组成，能挑选出鸟类鸣声并确认鸟类物种名称。通过对收集到的数千条鸟类鸣叫数据的分析，已识别出 54 种鸟类，包括国家二级重点保护物种 4 种和江苏省重点保护物种 21 种，有效弥补了传统监测方法的不足。
2.水生动物监测：
广东珠江口中华白海豚国家级自然保护区管理局联合中山大学海洋科学学院，建立了声光联动实时监测系统。利用中华白海豚在水下依靠声音信号进行导航、捕食和交流等活动的特点，通过水下被动声学报警与水上高清摄像头实时联动拍摄。当声学监测到中华白海豚后，高清摄像头自动启动视频检测，并将影像自动上传至管理局监测平台，实现了全天候监测中华白海豚的活动行为、群体组成和大小等重要信息，有助于管理单位和科研团队更准确地掌握其活动规律和栖息地利用模式。
3.陆地哺乳动物及其他动物监测：
英国铁路沿线动物监测：英国伦敦动物学会与 Network Rail 合作，在铁路旁边的测试地点，利用人工智能技术结合被动声学监测，成功捕捉到各种动物的声音。从鸟类的叫声中识别出了数十种不同的鸟类，还准确识别出了狐狸、鹿、刺猬、蝙蝠等动物，收集了数万个数据文件和数千小时的音频，为了解这些动物的分布和活动情况提供了丰富的数据。
广东紫金白溪省级自然保护区野生动物监测：科研人员在保护区核心区布设了 3 套声纹监测设备，监听声纹数据达 17550 分钟，并用声学软件对声音进行分析，鉴定出 27 种野生动物，包括 3 种两栖动物、23 种鸟类以及 1 种兽类。通过对声音数据的分析，还了解到了动物的发声行为、分布范围等信息，如发现了动物叫声的等时节奏以及频率相近的物种会错开时间鸣叫等有趣现象。
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