鳥(niǎo)鳴識(shí)別現(xiàn)代文閱讀原文附加答案解析
鳥(niǎo)鳴識(shí)別現(xiàn)代文閱讀原文附加答案解析
每一類(lèi)鳥(niǎo)的鳴聲都不盡相同，如何識(shí)別鳥(niǎo)鳴聲?下面是學(xué)習(xí)啦小編為你整理的《鳥(niǎo)鳴識(shí)別》現(xiàn)代文閱讀原文和答案，一起來(lái)了解一下各種鳥(niǎo)的鳥(niǎo)鳴聲吧。
《鳥(niǎo)鳴識(shí)別》現(xiàn)代文閱讀原文
在大自然中，悅耳動(dòng)聽(tīng)的鳥(niǎo)鳴聲給人們帶來(lái)無(wú)限的愉悅。每一類(lèi)鳥(niǎo)的鳴聲都不盡相同。烏鴉呱呱叫，山雀的鳴聲如嘹亮的哨響，隱夜鶇的叫聲則似長(zhǎng)笛聲般悠揚(yáng)。那么在復(fù)雜的背景噪聲下，如何識(shí)別鳥(niǎo)鳴聲?是否存在可以識(shí)別每一類(lèi)鳥(niǎo)鳴的應(yīng)用程序?
針對(duì)上述問(wèn)題，英國(guó)牛津大學(xué)的蒂莫·帕帕多普洛斯和他的同事，提出了一種能夠識(shí)別各類(lèi)鳥(niǎo)叫聲的鳥(niǎo)鳴識(shí)別算法。
一般情況下，自然資源保護(hù)論者需要通過(guò)定期的徒步旅行或者直升機(jī)旅行的方式，對(duì)生存在特定區(qū)域內(nèi)的鳥(niǎo)類(lèi)數(shù)目進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和總結(jié)。然而，如果通過(guò)音頻錄制鳥(niǎo)鳴，再將音頻轉(zhuǎn)化為物種計(jì)數(shù)，采用此方法代替旅行統(tǒng)計(jì)方式，將使得鳥(niǎo)類(lèi)追蹤的研究變得輕而易舉，為研究鳥(niǎo)類(lèi)種群數(shù)目是否下降或者鳥(niǎo)類(lèi)的遷徙模式是否改變等，帶來(lái)很大便利。
英國(guó)倫敦大學(xué)瑪麗女王學(xué)院的丹·斯托博士稱(chēng)：“鳥(niǎo)鳴極其復(fù)雜，這些最簡(jiǎn)單的聲音通常難以分辨，因?yàn)樗鼈兟?tīng)起來(lái)如此相似。”畢竟我們無(wú)法聽(tīng)清遠(yuǎn)處的，特別是在嘈雜環(huán)境中的鳥(niǎo)叫聲。
牛津大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)在亞洲和歐洲共收錄了15種不同鳥(niǎo)類(lèi)的鳴叫聲，包括新疆歌鴝、大山雀、畫(huà)眉等。他們收錄的鳥(niǎo)鳴聲中混雜了不同的音頻環(huán)境，如市區(qū)公園中較為平緩的背景噪聲或者露天市場(chǎng)中密集人群的喧囂聲。
如此多樣化的混合聲音，用于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練過(guò)程，通過(guò)訓(xùn)練后的機(jī)器來(lái)選擇包含鳥(niǎo)鳴聲的音頻段。盡管鳥(niǎo)鳴聲與部分噪聲頻率相近，影響算法的準(zhǔn)確性，但這些學(xué)習(xí)算法仍能成功地從噪聲中區(qū)分出鳥(niǎo)鳴聲。
目前國(guó)內(nèi)福州大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)，對(duì)于低信噪比鳥(niǎo)鳴識(shí)別的算法是將聲音信號(hào)轉(zhuǎn)化為圖像，對(duì)圖像進(jìn)行處理得到一串被稱(chēng)作特征值的數(shù)字，并用這串?dāng)?shù)字代替聲音進(jìn)行識(shí)別。
國(guó)外其他研究團(tuán)隊(duì)也在致力于研究自己的鳥(niǎo)鳴識(shí)別算法，尤其是那些能夠識(shí)別不同鳥(niǎo)類(lèi)物種的算法。斯托和他的同事正在測(cè)試名為Warblr的應(yīng)用程序，在最佳狀態(tài)下，Warblr進(jìn)行鳥(niǎo)類(lèi)識(shí)別的準(zhǔn)確度可以高達(dá)95%，該數(shù)據(jù)已經(jīng)得到巴西一家鳥(niǎo)類(lèi)鑒定組織的認(rèn)證。美國(guó)威斯康星大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)研發(fā)了一個(gè)相似的應(yīng)用程序，命名為WeBIRD，是針對(duì)本地鳥(niǎo)類(lèi)而設(shè)計(jì)的。美國(guó)康奈爾大學(xué)鳥(niǎo)類(lèi)學(xué)實(shí)驗(yàn)室研發(fā)的Merlin應(yīng)用程序，通過(guò)對(duì)鳥(niǎo)類(lèi)的大小、顏色、位置等簡(jiǎn)單情況的了解，以利于人們對(duì)鳥(niǎo)類(lèi)進(jìn)行區(qū)分。
斯托博士認(rèn)為，對(duì)鳥(niǎo)鳴識(shí)別應(yīng)用技術(shù)進(jìn)行探索的最終目標(biāo)不僅僅用于識(shí)別鳥(niǎo)類(lèi)，更是想要破譯鳥(niǎo)類(lèi)之間真正的“人際關(guān)系”，如果音頻能
夠轉(zhuǎn)換為物種計(jì)數(shù)，那么我們可以更方便地監(jiān)測(cè)鳥(niǎo)類(lèi)種群的變化。德國(guó)動(dòng)物聲音檔案自然歷史博物館的馬里奧說(shuō)，類(lèi)似牛津大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出的鳥(niǎo)鳴識(shí)別算法，對(duì)研究自然環(huán)境是很有價(jià)值的。
(摘編自李應(yīng)編譯《鳥(niǎo)鳴識(shí)別》)
《鳥(niǎo)鳴識(shí)別》現(xiàn)代文閱讀題目
1.下列關(guān)于原文內(nèi)容的表述，不正確的一項(xiàng)是(3分)
A.在大自然中，悅耳動(dòng)聽(tīng)的鳥(niǎo)鳴聲給人們帶來(lái)無(wú)限的愉悅，每一類(lèi)鳥(niǎo)的鳴聲都不盡相同，而且都能給人們帶來(lái)無(wú)窮的愉悅享受。
B.大自然中的鳥(niǎo)鳴看似是最簡(jiǎn)單的聲音卻極其復(fù)雜，它們聽(tīng)起來(lái)如此相似，人們一般難以分辨，因此使鳥(niǎo)鳴識(shí)別極富有挑戰(zhàn)性。
C.雖然鳥(niǎo)鳴聲與一些噪聲頻率相近，造成算法的不確定，但這些學(xué)習(xí)算法還是可以成功地從噪聲中區(qū)分出鳥(niǎo)鳴聲。
D.到目前為止，關(guān)于鳥(niǎo)鳴識(shí)別算法，國(guó)外的研究團(tuán)隊(duì)也在努力研究，尤其是致力于那些能夠識(shí)別不同鳥(niǎo)類(lèi)物種的算法。
2.下列理解和分析，不符合原文意思的一項(xiàng)是(3分)
A.自然資源保護(hù)論者一般通過(guò)定期的徒步或者直升機(jī)旅行的方式，對(duì)生存在特定區(qū)域內(nèi)的鳥(niǎo)類(lèi)數(shù)目進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和總結(jié)。
B.斯托和他的同事正常測(cè)試名為Warblr的應(yīng)用程序，在非常理想的狀態(tài)下，Warblr進(jìn)行鳥(niǎo)類(lèi)識(shí)別的準(zhǔn)確度可以高達(dá)95%。
C.美國(guó)威斯康星大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)針對(duì)本地鳥(niǎo)類(lèi)而設(shè)計(jì)研發(fā)了一個(gè)命名為WeBIRD的應(yīng)用程序，該程序與Warblr應(yīng)用程序相似。
D.美國(guó)康奈爾大學(xué)研發(fā)的Merlin應(yīng)用程序非常先進(jìn)，它只需要通過(guò)對(duì)鳥(niǎo)類(lèi)的大小和顏色等簡(jiǎn)單情況的了解，就可以對(duì)鳥(niǎo)類(lèi)進(jìn)行區(qū)分。
3.根據(jù)原文內(nèi)容，下列說(shuō)法不正確的一項(xiàng)是(3分)
A.如果采用通過(guò)音頻錄制鳥(niǎo)鳴，再將音頻轉(zhuǎn)化為物種計(jì)數(shù)的方法，將使得鳥(niǎo)類(lèi)追蹤及其他相關(guān)研究比旅行統(tǒng)計(jì)方式更加容易、便利。
B.不僅是中國(guó)，國(guó)外也有許國(guó)鳥(niǎo)鳴識(shí)別研究團(tuán)隊(duì)在利用科技手段致力于研究鳥(niǎo)鳴識(shí)別算法，而且或多或少取得了階段性成果。
C.人類(lèi)對(duì)鳥(niǎo)鳴識(shí)別應(yīng)用技術(shù)進(jìn)行研究探索的最終目標(biāo)不僅僅是要用于識(shí)別鳥(niǎo)類(lèi)，更是想要破譯鳥(niǎo)類(lèi)之間真正的“人際關(guān)系”。
《鳥(niǎo)鳴識(shí)別》現(xiàn)代文閱讀答案
1.A(無(wú)中生有，原文并無(wú)“都能給人們帶來(lái)無(wú)窮的愉悅享受”的表述。)
2.D(原文是說(shuō)“以利于人們對(duì)鳥(niǎo)類(lèi)進(jìn)行區(qū)分”，而該項(xiàng)偷換成了充分條件關(guān)系“只要……就……”。)
3.C(以偏概全，原文中所說(shuō)的最終目標(biāo)是斯托認(rèn)為的，而不是人類(lèi)的普遍認(rèn)識(shí)。)牛津大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)在一些地域共收錄了15種不同鳥(niǎo)類(lèi)的鳴叫聲，并將混雜了不同音頻環(huán)境的鳥(niǎo)鳴聲用于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練，取得了很好的效果
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