聲音生態學的實驗室裡都執行著怎樣的研究？上一回小編介紹亞利桑那州立大學的Acoustic Ecology Lab透過漫步走聽、社區參與聲音錄製、傳感技術，並分析聲景數據以了解環境生態。而臺灣的中央研究院生物多樣性研究中心中，也有由林子皓助研究員帶領的海洋聲景生態資訊實驗室（Marine Ecoacoustics and Informatics Lab），聚焦以遙測的方式長期蒐集聲音資料分析著環境與生物的多樣性的變動，也探討人為活動如何影響環境生態。
林子皓研究員從2016年至2019年投入「台灣聲景監測計畫」，此計畫收集自然環境如森林、湖泊、濕地等與城市公園的長期錄音。這些錄音資料建立在google地圖上，並提供著連結通往各監測站的錄音檔案與分析結果。
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台灣聲景監測計畫與不同的單位合作蒐集聲音（目前錄音檔案似乎無法聆聽，但可查看部分分析結果）
海洋生物多樣性聆聽計畫
在「海洋生物多樣性聆聽計畫」中目前建立西部百海豚重要棲地、基隆潮境公園與桃園觀新海域的聲音資料集，大家可在研究資料寄存所中的分析結果窺得海洋聲紋的變動，聲景訊息擷取（soundscape information retrieval）的分析程式碼亦是開源可供使用。林子皓博士也偕同生物多樣性研究中心的其他研究員，希望提倡以公民科學的形式，使喜愛潛水的人們拍攝的影片與音檔可用於補充對於水下環境的監測，拼湊潛點的聲音樣貌。
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圖為2021年5月開始於苗栗海洋風場M1長期錄製的時頻譜圖，取自研究資料寄存所【海洋生物多樣性聆聽計畫】-台灣西部沿海白海豚重要棲地海洋聲景。
海洋生物多樣性聆聽計畫的水下聲景錄音，此為深海平原中的魚類合唱
野地錄音與分析
專業的野地錄音通常仰賴將自動排程的錄音機固定於樹上、地面或水中進行收集，這些資料再進一步透過訊號分析轉換成頻譜圖來觀察隨著時間聲音的頻率與能量有何變化。現在運用機器學習技術還可以從大量的資料中建立模型，區分不同物種的聲音、聲音場景與事件，可接續用於自動化分辨新蒐集的錄音資料，減少人工辨識成本，甚至預測聲景的變化趨勢。
混雜兩種物種聲音的錄音，可以透過機器學習的方法分離出各自物種的特性。
透過機器與分析技術長期監測聲景，會幫助我們更完整理解生態系隨時間或人為因素產生的變化。這個實驗室也於去年8月發表了「soundscape_IR」開源工具箱，其演算法可以更好的分辨出特定物種聲音（即使該物種發出的聲音有其複雜度），以及辨析不同環境的聲音組成。有興趣的朋友可以到實驗室的youtube逛逛，或許一瞬間就會抓住你的注意力，不由自主地聆聽起來自水面下環境與生物所發出的聲響。
參考資源：
- Marine Ecoacoustics and Informatics Lab
- https://meil.biodiv.tw/
- 從自然聲景訊息中 擷取生物多樣性的變化
- https://www.scimonth.com.tw/archives/1900
