珊瑚礁鱼类出生后，会被立即带入充满不确定性的大洋。但如果它们能存活下来，从幼虫成长为幼鱼，珊瑚礁总会召唤它们回来继续繁殖周期。
鱼类寻找珊瑚礁回家的途径有很多。这些水下社区是极其嘈杂的地方，充满了会发出声音的 海洋动物 和无脊椎动物。考虑到 声音在水下传播很远，小鱼们能够“收听”交通报告来判断珊瑚礁的质量。听起来不错的环境往往会吸引更多新动物。
健康的珊瑚礁拥有丰富的声景。“许多无脊椎动物和鱼类会因为各种各样的奇特原因发出奇特而奇妙的声音。当你录音时，你会听到各种砰砰声、嗡嗡声、颤音和呜呜声，”埃克塞特大学的海洋生物学研究员 Tim Lamont 说。另一方面，退化的珊瑚礁则生命活动稀少，因此安静得多。“如果你从事生态系统恢复工作，能够创造出听起来不错的珊瑚礁是一件非常好的事情，”Lamont 解释道。
Lamont 和他的同事们一直对研究 声音和水下生命 之间的关系很感兴趣。但这绝非易事。通常需要人工来清理录音中的背景噪音，标注音频，并标记所有独特的声音。尽管已有尝试自动化此任务，但许多技术限制依然存在。
这在一项与玛氏公司（Mars Inc.）的近期合作中得到了体现。玛氏公司联系他们，希望利用声景生态学来监测其珊瑚礁恢复工作的进展。（这家巧克力和宠物食品公司 一直在与 科学家和当地社区合作，在全球范围内修复受损的珊瑚栖息地，这是其 更大努力 的一部分，以抵消其部分负面环境影响。玛氏公司也部分资助了这项近期声景项目。）本周发表在《应用生态学杂志》上的相关研究发现，从声音听来，受 炸药捕鱼 破坏的印度尼西亚珊瑚礁在恢复工作后恢复情况良好。
生态系统健康的新视角
沿海社区依赖珊瑚礁获取食物和其他资源。当这些结构因炸药捕鱼等人类活动而分崩离析时，会对依赖它们为生的人们产生毁灭性的影响。由于这些珊瑚礁自然恢复速度缓慢，恢复构成这些生态系统基础的珊瑚，可以带回鱼类和其他海洋生物。但要判断栖息地恢复是否成功，并不总是那么容易。“种植几块珊瑚与恢复整个生态系统是截然不同的，”Lamont 说。除了检查珊瑚是否再生，生态学家还需要测试新的珊瑚礁是否能够支持海洋生物、减弱波浪能量、控制碳酸盐收支，并为沿海社区提供食物。
这时声景分析就派上用场了。它们是整体生态系统多样性的一个有希望的指标，因为它们比图像和视觉观察更能探测到更多的生物；例如，生物学家可以听到那些隐藏起来或伪装得很好的鱼类。此外，声音还可以让专家全天候监测栖息地。“关于声景，你可以衡量许多不同的方面，”Lamont 说。“你可以衡量它的复杂程度、响度、随时间的变异性，或者在不同频率的音调上的变异性。”
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为了收集所有必要的数据，该团队在退化、健康和已恢复的珊瑚礁周围都布设了水下麦克风，即水听器。他们记录了两年里，在黎明、黄昏、午夜、中午、满月和新月时珊瑚礁的声音。“我们想建立一个非常清晰的画面，”Lamont 说。他们发现，尽管恢复的珊瑚礁“听起来不像健康的珊瑚礁，但听起来非常相似”，并且“与退化的珊瑚礁非常不同”。种植的珊瑚充满了海洋的喧嚣声，告诉生物学家许多生物对这项工程表示赞同。
对声音进行分类和测量
然后，对于 Lamont 的团队来说，最乏味的部分来了：坐在声音室里，分辨出敲击声、咕噜声、呱呱声、咆哮声和呜呜声的层层叠叠。这就像从复杂的管弦乐编曲中分辨出各个乐器一样。
“这是一项非常耗时的科学。在这项研究中，我花了几个月的时间戴着耳机一丝不苟地听所有这些录音，”Lamont 说。“有时简直令人厌烦。”
该团队现在正试图通过“让计算机做同样的工作”来自动化这个过程，Lamont 说。但这项任务委托给机器非常困难。由于珊瑚礁生态系统非常活跃，存在大量背景噪音，这可能会使分析偏向于更嘈杂的野生动物。“当你听这些录音时，你会听到很多无脊椎动物的声音（比如）枪虾，”这听起来像噼啪作响的静电或油炸培根声，Lamont 说。事实上，这些声音如此响亮和普遍，以至于在第二次世界大战期间，军队曾将潜艇藏在珊瑚礁附近，因为虾 有效地掩盖了 潜艇的声音。
用于测量声景的现有计算技术，也称为声学指数，大多是为陆地栖息地设计的——比如在森林里监听鸟类或蝙蝠。尽管如此，Lamont 认为森林和珊瑚礁群落之间存在许多相似之处。例如，不同的动物似乎在特定时间段内活跃，这有助于科学家按空间、时间和频率对声音库进行分类。“我们已经尝试将这些指数应用于水下，”Lamont 说。“但当然，不同栖息地的声景类型之间有时存在根本差异，所以它们可能效果不佳。”
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研究森林声景的科学家们已经想出了创造性的变通方法来构建机器学习算法，而无需在树林中设置录音站。Lamont 指出了去年七月发表在《美国国家科学院院刊》上的一篇论文，其中伦敦帝国理工学院、悉尼大学和康奈尔大学的研究人员利用谷歌的 AudioSet 数据训练了一个算法，使其能够识别不同森林之间的声音差异。
谷歌的声音汇编包括人类语音、音乐和机器噪音的混合，首先教会算法区分各种噪音。然后，当该系统应用于森林时，它就能对森林中的声音类别进行分类。作者写道，有一天它可能被用来检测非法伐木和狩猎等违规活动。
Lamont 设想他可以重新利用类似的算法来处理他需要分析的海量海洋声音。
更便宜硬件的需求
为水下声景提供动力并构建有用机器学习算法的另一种更经典的方法是收集大量数据。世界各地都在努力构建海洋声景数据库，但设备成本可能是一个限制。例如，一款高品质的水听器加上一张大容量存储卡，可能要花费约 3000 美元。
“它们通常非常昂贵，如果我们希望更多人能够进行这项研究，而不仅仅是资金充足的科学家，那就有点麻烦了，”Lamont 说。今年 10 月，他和同事们在《生态指标》上发表了一项研究，发现 Go-Pro 相机（约 500 美元）的音频在许多情况下与他们使用水听器获得的数据质量相当。
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“试验这些低成本录音为更多人参与打开了大门，”他说。“这将使我们能够收集更多的数据，输入到这些自动化分析技术中，从而以低成本获得有用的信息。”
海洋监测技术已经取得了长足的进步。大约十年前，水听器还使用磁带卷，并且必须连接到一根从船边垂下的电缆上，电缆上有一个不防水的录音站。现在，它们是完全无线的，可以被放入海底数周或数月，直到需要收集数据为止。
“我们进行长期、高质量水下录音的能力是一件相当新鲜的事情，”Lamont 指出。“这也是为什么我们不断发现一些前所未有的新事物。”他回忆起在听印尼录音时，偶然发现了完全无法解释的珊瑚礁声音，包括士兵鱼的咕噜声、鹦嘴鱼的刮擦声，以及雀鲷的呜呜声。但有些声音，比如通常在日出时出现的“笑声”，他无法确定具体是哪种物种发出的。
“其中有一种有趣的神秘感，”Lamont 说。“考虑到这个领域还很年轻，未来前景令人兴奋。”
