来自伦敦帝国理工学院，悉尼大学和康奈尔大学的一组研究人员发现，可以使用机器学习算法从自然环境中的噪声中创建声景。该小组在《美国国家科学院院刊》上发表的论文中，描述了土地管理者如何利用这种音景来保护自然环境。

在世界许多地方，政府已将自然环境区划为保护某些生态系统的一种方式，例如国家森林和公园就是最好的例子。但是，这些区域通常会覆盖大片土地，因此难以管理。首要考虑的是选择无视保护法的实体，例如偷猎者和从事非法伐木的实体。在这项新的工作中，研究人员寻求找到一种方法以更少的劳动强度方法检测此类活动。

研究人员开始工作时注意到大多数自然环境都有特定的声音。例如，在给定区域中居住着某些鸟类，或地面动物-每一种都发出独特的声音。然后有风吹过时树木发出的声音，或小溪中昆虫或水泛起的声音。他们还指出，给定区域中的声音会根据一天中的时间而变化。他们考虑了所有这些因素，并将其输入到运行机器学习算法的计算机中，从而使其能够了解给定区域通常听起来像什么。研究人员将其描述为教导机器识别给定区域的音景。然后，他们在同一区域设置麦克风，并将拾取的声音输入到同一台机器上-如果机器检测到的声音与某个区域的正常音景不符，例如电锯或枪声，它会发出警报。

研究人员发现该系统在警报方面是准确的，并指出该系统可在多种环境中使用。他们进一步建议，可以将这种系统部署在全球各地，以协助土地管理者实时检测非法活动。