維護生態環境的生物多樣性，需以充足的監測資料作為基礎，但透過人力調查生物多樣性，耗費人力、時間，調查規模也受到侷限，農業部生物多樣性研究所開發「SILIC」AI系統，可透過錄音資料辨識不同出物種，現可精確辨識包括鳥類、蛙類及哺乳類等共184種，準確率達95%。並且，SILIC系統僅需一分鐘時間就可辨識完成1小時音檔，將可大幅節省調查人力，擴大資料收集。
相較全球現有透過聲音辨識野生動物物種的AI軟體，只能識別音檔中有無特定物種，SILIC系統除識別物種，還能識別聲音出現確切時間及筆數，精確度更高。生多所今（18）日舉辦「聽見自然：SILIC系統打開生物多樣性智慧辨識的聲音世界」記者會，公開SILIC系統平臺：https://silic.tbn.org.tw/民眾可自行運用上傳音檔、辨識物種；平臺中也提供GitHub原始程式碼，免費提供民間開發相關物種聲景辨識APP軟體使用。
生多所今日舉辦「聽見自然：SILIC系統打開生物多樣性智慧辨識的聲音世界」記者會。（攝影／游昇俯）
以往透過人員調查生物多樣性，受限於人力，無法大規模、長時間尺度調查；以紅外線自動相機監測記錄，雖可全天運作，但也需要動物進入偵測範圍且體積夠大才能有效記錄，均有其侷限，因此生多所嘗試透過自然環境聲音組成的聲景資料，獲取生物資訊。
開發SILIC系統的生多所副研究員吳世鴻指出，此AI系統是將聲音轉換成頻譜圖，再以「CNN卷積神經網路物件偵測模型」訓練系統辨識；SILIC系統不是全球第一個能「聽聲辨種」的AI，但其他AI訓練辨識一個聲音，需要從上千、上萬筆聲音資料去學習，他因有生態知識背景，可以提供AI有效判讀參數，加上深度學習，平均只要100筆資料即可訓練辨識出一種聲音。
每種鳥的叫聲各有其特性，轉換成頻譜圖後，可以圖像方式進行深度學習與AI辨識。（圖片提供／農業部生物多樣性研究所）
生多所副研究員吳世鴻指出，SILIC系統可精準辨識不同鳥叫聲，即便叫聲重疊。（攝影／游昇俯）
生多所自2020年起於全臺各地架設超過50臺錄音機，收錄近16萬小時錄音資料，生多所即利用SILIC系統，從中擷取出1,400萬筆以上的鳥叫聲。目前SILIC已訓練完成可辨識物種共184種，包括鳥類141種、蛙類32種，以及獼猴、山羌、水鹿、石虎、白面鼯鼠等10種哺乳類動物與壁虎1種爬蟲類。
吳世鴻表示，未來系統逐步擴充，將以辨識本土、保育類、紅皮書敏感物種優先，目標辨識除了昆蟲以外的所有陸域動物，包括發出超音波的蝙蝠；因昆蟲叫聲一致且持續，無須高深模型辨識，可另行以獨立系統辨識，目前SILIC已能透過超音波辨識東亞摺翅蝠、臺灣小蹄鼻蝠等25種蝙蝠。
生多所與玉山國家公園合作設置自動錄音機，已利用SILIC系統辨識並開放鳥類聲音逾600萬筆，是全球第一份由AI辨識聲音，並開放於全球生物多樣性資訊機構（GBIF）資料庫中的物種出現紀錄資料。吳世鴻說，生多所研發此一「聽聲辨種」AI系統取名「SILIC」，來自臺灣泰雅族等原住民族對繡眼畫眉這類小型雀鳥的稱呼：「希利克」（Siliq）；因原住民族常以希利克的叫聲、行為作為判斷形式的吉凶，也就是「鳥占」，藉此期許SILIC系統幫助人們解讀大自然的訊息，引導人類採取正確行動。
