昨天我們談到海岸特殊地形中的垃圾很難辨識與分類甚至估量，於是有一個提案是「聲波」探測的方式。這是一個在環境科學中已經被大量運用的基本技術，我們今天就來好好地一探究竟。

一般收錄水下聲景時，協助檢測的船隻若能熄火最好，可避免噪音干擾。最近人工智慧發展到給它一點點訊號作為輸入，就可學習畫出完成度很高、適合人理解的畫作，這一點可以再應用到我們「電力訊號圖學」、「聲音訊號圖學」等的研究上展示，有機會的話會在軟體循環經濟開一章說明。

環境聲學

透過一小段的環境聲音，我們可以辨識出降雨、風吹等天氣事件；從野生動物的錄音片段可以判斷哪些動物在鳴唱；從人為噪音的強弱，可以調查人為活動的頻度，探討開發行為對生態的影響

關於水下聲景，例如：

• Listening to the Deepocean Environment
• 科技部獨立博士後研究專題計畫之林子皓和許多單位合作，建立了臺灣生態聲景長期監測平台
• 中央氣象局，在蘇澳外海約 277 公尺深的海床上架設了一組連接海纜的水下麥克風，是為臺灣東北海洋觀測站 (非開放資料)。

關於陸上聲景，例如：

• 日本東京大學，在各實驗林架設的 Cyberforest 計畫
• 日本沖繩科學技術大學院大學，在沖繩本島建立的 OKEON
• 美國普渡大學，在全球各地透過公民科學方式建立的 Center for Global Soundscapes
• 農委會林業試驗所，在臺北植物園、蓮華池與六龜等地建構了長期生態感測網路
• 林業試驗所，建立亞洲聲景平台，涵蓋臺灣與東南亞

環境聲學實務

• 以實務目標發展環境聲學。
• 以資料集取代長期不中斷的監控。
• 以邊緣運算取代雲端集中運算 (例如聲景訊息擷取之邊緣運算，聲音圖學、聲音分類、聲音聚類、多樣性動態分析/再視覺化)。
• 利用自主學習算法，將輸入資料拆解為兩類：一類具有日夜週期性的動物合唱，一類則為不具穩定週期性的環境噪音與人為噪音。(可參考這篇 論文)

環境聲學與智慧牧場

生物聲音 (biophony) 一詞，指的是聲景中有關生物的生命現象：營養、運動、感應、生殖等相關行為所產生的聲音及訊息。一般的生物聲學研究都集中在鳥類和蛙類，安教授個人認為研究「昆蟲聲學」比較有經濟價值，例如：

• 蟋蟀右翅在上，翅閉合時摩擦產生聲音。
• 螽斯右翅在上，翅閉合時摩擦產生聲音。
• 蟋蟀棲所常在人類活動密集場所，易受人為噪音干擾。
• 昆蟲有意義的聲音行為，通常是為了「交配」或「恫嚇警戒」，這兩者都與生產力有關。
• 蟋蟀還是自然界的溫度計，源於冷血動物其新陳代謝率受周遭溫度影響，氣溫上升時，蟋蟀便也叫得快，這裡有一個公式：1897 年物理學教授鐸貝爾 (Dolbear) 依據觀察雪白樹蟋蟀導出計算公式 T=50+[(N-40)/4]，「T」為華氏溫度；「N」是每分鐘發聲次數 (其他昆蟲各自有一套計算公式)。

類比於「機器視覺」，我們也希望發展實用的「機器聲覺」用在智慧牧場中。