EcoVoice：面向弱势社区的 AI 驱动环境记者

Source: Dev.to

它的功能

EcoVoice 是一个 AI 驱动的移动/网页平台，能够：

• 记录并转录 关于当地环境问题（如污染、森林砍伐）的口述证词，使用语音输入。
• 分析情感与关键词，识别紧急主题（如“有毒水源”“非法砍伐”）。
• 地理标记并可视化 故事在交互式地图上，展示区域热点。
• 生成倡导简报——自动将叙述转换为可分享的报告，供 NGOs、记者和政策制定者使用。
• 连接用户 与当地环境组织，推动直接行动。

示例： 孟加拉国的一位渔民记录因河流污染导致捕捞量下降 → EcoVoice 将问题映射出来，提醒附近的 NGOs，并为联合国环境报告汇总数据。

我的实现方式

前端： React Native（移动端） + Next.js（网页端），实现跨平台可访问性。

后端： Firebase（实时数据库、认证） + Node.js。

AI/ML：

• Whisper API 用于多语言语音转文字（支持 50 多种语言）。
• 自定义 NLP 模型（spaCy + BERT），在环境正义数据集上训练，用于分类问题和情感。

地理空间： Mapbox 用于地图可视化。

伦理设计： 对敏感数据进行设备端处理 + 用户可控的隐私设置（选择性数据共享）。

我遇到的挑战

• 噪声鲁棒的转录 —— 现场录音常伴有背景噪音（交通、风声）。
  解决方案： 实施音频预处理滤波器，并在嘈杂的环境数据集上微调 Whisper。

• AI 分析中的偏见 —— 早期模型将原住民土地权利的叙述误判为“低紧迫度”。
  解决方案： 与环境正义组织合作，在多元文化语境下共同训练 NLP 模型。

• 离线可访问性 —— 许多用户缺乏稳定的网络。
  解决方案： 添加离线优先功能；故事在恢复连接后同步。

我自豪的成就

• ✅ 真实世界影响： 在 3 个社区（菲律宾、肯尼亚、巴西）进行试点，促成 2 项当地废物管理政策审查。
• ✅ 伦理 AI 认可： 在 [Hackathon Name] 获得 “最佳社会影响” 奖，表彰我们的偏见缓解框架。
• ✅ 可扩展架构： 能处理 10k+ 条故事，口号为 “EcoVoice 将未被听见的环境故事转化为不可阻挡的运动”。