蛙類大部分的時候都安安靜靜地單獨躲在暗處，不發出聲音，也不和同類接觸。但到了繁殖期，就會成群遷入水域，並發出叫聲，而且不分日夜都很活躍，雨天更為興奮。
雄性會隨著場合的不同發出不同的聲音，例如建立領域警告其他雄蛙不要接近的「領域叫聲」、驅逐其他雄蛙或打架時發出的「遭遇叫聲」、吸引雌性的「求偶叫聲」、和雌性接觸後的「交配叫聲」、被其他雄蛙或其他種蛙類抱錯時的「釋放叫聲」、以及被天敵抓住時緊急發出來的「嘰」「救命叫聲」。一般雌性僅會發出「救命叫聲」，但是當雌蛙想要甩掉企圖交配的雄蛙時，也會發出「釋放叫聲」。少數雌蛙對雄蛙的求偶叫聲的反應是發出「回應叫聲」，藉此尋找對方。此外，有些蛙類對濕度變化特別敏感，當濕度提高時，會發出「下雨叫聲」。
但不論是哪一種叫聲，每一種蛙類都有其獨特的聲音頻率，具有種類辨識避免雜交的功能（Duellman and
Trueb，1994）。鳴叫計數法（Audio strip
transects）是蛙類野外調查常用的調查方法，利用蛙類獨特的求偶鳴叫行為，在特定穿越線中將兩側所聽到的種類數量記錄下來，用以瞭解物種組成、估算雄性成蛙的相對數量，進而估計族群相對數量（楊懿如，2005）。但本法受限於調查人員對鳴叫聲音之辨識、聽力與辨析數量的能力；再加上各物種繁殖季節不同，且鳴叫的音頻與音量差異甚大，例如：相距100m處有兩蛙同時鳴叫，其中一蛙鳴叫大聲而聽得到；另一蛙卻鳴叫小聲而聽不到，這樣情況下則會低估後者的數量。所以，一般多與其他方法配合，例如目視遇測法（Visual encounter surveys），此方法係指研究人員在一特地時間內，有系統地走過一特定路線或區域，將眼睛所看到的所有種類與數量記錄下來，可廣泛應用於蛙類的調查與監測，可獲得族群的相對數量。但目前對於新手調查最常遇到的困擾是，若目視到蛙種，不認識可以立即對應圖鑑，但若在稍遠處只聽的到蛙聲的卻不知種類，容易造成調查資料判斷錯誤。故本研究團隊欲發展蛙聲自動辨識系統，以提高調查資料的準確度，亦可成為蛙類調查志工培訓之重要課程之一。
動物叫聲辨識的研究，著重於動物種類的分類，如鳥種辨識；語音辨識根據錄音的叫聲，來幫助人類辨識其種類（Tyagi et al.，2006；Vilches et al.，2006；Somervuo, HÄRMÄ and Fagerlund，2006）。Tyagi等人引進新的鳥種聲音辨識方法，依據時間變化的平均頻譜及分類法來表示鳥叫的音節（Tyagi et al.，2006）。Vilches等人則利用資料探勘技術於分類及分析上，以pulse-by-pulse為主要方法，此方法傳統使用音節為主的系統技術相異的（Vilches et al.，2006）。Somervuo等人則研究不同的鳥類音節特徵的表現（Somervuo, HÄRMÄ and Fagerlund，2006）。明顯地，上述所提到的研究著重於鳥類聲音辨識，這些鳥叫樣本的搜集似乎沒有蛙聲蒐集來的困難，因為多數的鳥叫聲是白天就能蒐集的到的。Mitrovic和Zeppelzauer使用機器學習技術來辨識不同動物的叫聲，辨識類別包括鳥類、貓類、牛類和狗類（Mitrovic and Zeppelzauer，2006）。Guodong和Stan則是使用支援向量機來辨識16種不同的動物叫聲（2006；Guodong and Stan，2003）。在與人的語音辨識問題比較，動物的語音辨識相對較為簡單，語音辨識通常會以安靜或類似的環境為主，但在蛙叫方面，卻因多是野外的環境，所以辨識難度軟高。
本研究收集台灣32種蛙類叫聲，建立蛙聲樣本資料庫及蛙聲辨識系統。第一年先廣泛收集台灣蛙類叫聲，並以狹口蛙科蛙聲為主，發展辨識系統，第二年建立樹蛙科及赤蛙科之蛙聲辨識系統，規劃架設專屬網站，第三年完成台灣32種蛙聲自動辨識系統及網站，並嵌入PDA中，以增加系統之實用性與便利性。
