生物多样性评估对于生态保护来说仍然是一个重大挑战,传统的评估方法代价昂贵且适用条件有限。考虑到声信号在生物交流之间广泛存在,被动声学监测成为了监测物种多样性的一种有效便捷的手段。鸟类作为对环境变化极为敏感的环境指示生物,成为被动声学监测的首要研究对象。但是不断增加的声学监测数据容量使人工分析或自动识别鸟类物种变得愈发困难。近年来生态学研究人员提出了声学指数,该指数不针对单个生物,而是着眼于生物群落,从声学复杂度的角度能够快速评估物种丰富度水平。因此,声学指数作为快速生物多样性评估的重要工具得到了广泛应用。针对上述现状,本文重点开展了面向野外鸟类鸣叫声的声学指数评估性能分析,针对采用麦克风阵列在鄱阳湖南矶山湿地的野外实采数据研究了同步标定语音信号分离方法,进而针对单纯的鸟鸣声监测数据开展了声学指数随时间、天气以及鸣叫行为的相关分析。具体而言,首先使用来自Xeno-canto野外鸟声数据库的鸟声数据设计了三个控制实验,客观衡量不同的鸣叫类型、鸣叫频度和鸣叫强度对声学指数与鸟类物种丰富度相关性的影响。在实验中,精确控制了上述鸣声条件以及鸟类物种数量。实验结果表明声多样性指数（ADI）在评估鸟类物种丰富度时表现出比其它声学指数更好的稳健性,且与物种丰富度中度相关。同时,详细地分析了在不同信噪比（SNR）下阈值对ADI结果的影响。然后利用鄱阳湖南矶山湿地采集的野外鸟类连续监测数据评估了声学指数在复杂声学环境下的性能。在进行野外采集时,为了及时明确鸣叫个体,鸟类学者采用现场同步语音标定的方式,标定鸟类物种和鸟类行为等信息。由于混杂在鸟鸣声信号中的语音标定信号会导致声学指数的计算有偏差,因此利用麦克风阵列的空间滤波技术分离出语音标定信号,从而得到较为纯净的鸟鸣声监测数据。针对上述数据,分别研究了声学指数结果的日周期变化、声学指数结果与天气的关系以及与鸣叫行为的关系。实验结果表明,ADI可以清晰地反映湿地鸟类复杂声学活动的变化,但是在大雨环境下会失效,并且鸣叫行为的变化会对声学指数产生影响。论文研究内容对基于声学指数的快速生物多样性评估提供了良好支撑,在生态文明建设领域具有较大的应用价值。