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论文第一作者兼通讯作者、美国科罗拉多州立大学Michael A. Pardo和同事及合作者一起，利用机器学习方法分析了1986至2022年肯尼亚安波塞利国家公园，以及桑布鲁和水牛泉国家保护区的野生非洲雌象-后代群组的469次呼叫(“隆隆声”)录音。该机器学习模型能准确识别这些叫声中27.5%的被叫对象，这个比例比让模型听对照音频时的识别率更高。论文作者分析认为，象或许会用具有个体特异性的叫声呼唤对方韦德娱乐手机版官方网站，而不是通过模仿被叫对象发出的声音。