在一項最新的研究中，科學家們發現非洲獅實際上擁有兩種不同的吼叫聲，而不僅是一種。這項突破性的發現是由艾希特大學研究團隊利用人工智慧技術進行的，該技術能夠以驚人的精確度解碼獅子的聲音特徵，並將其分類。這項研究的結果不僅為獅子的溝通方式提供新見解，還為保護日益減少的獅子族群提供了強有力的工具。
研究顯示，獅子的吼叫序列包括著名的全喉吼和一種新發現的「中介吼」，這個發現顛覆了長期以來認為獅子只有一種吼叫聲的假設。這項研究發表在《生態與演化》期刊上，並且是首次應用人工智慧自動分類獅子吼叫聲的研究，準確率達到95.4%。這種方法大大減少了人為解釋的影響，使得獨立識別獅子變得更加一致。
研究人員表示，獅子的吼叫不僅是標誌性的，它們還是獨特的標記，可以用來估算族群數量和監測個體動物。直到現在，辨識這些吼叫聲主要依賴專家的判斷，這引入了潛在的人為偏見。
根據國際自然保護聯盟的紅色名錄，獅子被列為瀕危物種。目前估計非洲僅有2萬到2.5萬隻野生獅子，這一數量在過去25年中減少了約一半。
這項研究的結果強調了生物聲學在生態科學中的日益重要性，並且與其他大型食肉動物的研究結果相呼應，包括斑點鬣狗等。
研究團隊透過應用機器學習來分類全喉吼，提升了區分獨立獅子的能力。這種自動化、數據驅動的方法還簡化了被動聲學監測，提供了一種比常見的足跡調查或相機捕捉技術更可靠和可及的選擇。
這項研究是由艾希特大學與牛津大學野生動物保護單位、獅子景觀、法蘭克福動物學會、坦桑尼亞野生動物研究所（TAWIRI）和坦桑尼亞國家公園管理局（TANAPA）等機構合作進行的。來自埃克塞特和牛津的科學家也參與了這項工作。
（首圖來源：pixabay）
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