Fugu-MT 論文翻訳(概要): Recognizing bird species in diverse soundscapes under weak supervision

論文の概要: Recognizing bird species in diverse soundscapes under weak supervision

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07728v1
Date: Fri, 16 Jul 2021 06:54:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-19 21:57:06.802699
Title: Recognizing bird species in diverse soundscapes under weak supervision
Title（参考訳）: 弱監督下の多様な音環境における鳥類の認識
Authors: Christof Henkel, Pascal Pfeiffer and Philipp Singer
Abstract要約: 複雑で多様なサウンドスケープにおける鳥の発声に対するロバストな分類手法を提案し,BirdCLEF 2021チャレンジにおいて第2位を獲得した。本稿では,新しい拡張法で補足された効率的なモデリングとトレーニングルーチンを用いることで,事前学習した畳み込みニューラルネットワークをフル活用する方法を説明する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2148535041822524
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present a robust classification approach for avian vocalization in complex and diverse soundscapes, achieving second place in the BirdCLEF2021 challenge. We illustrate how to make full use of pre-trained convolutional neural networks, by using an efficient modeling and training routine supplemented by novel augmentation methods. Thereby, we improve the generalization of weakly labeled crowd-sourced data to productive data collected by autonomous recording units. As such, we illustrate how to progress towards an accurate automated assessment of avian population which would enable global biodiversity monitoring at scale, impossible by manual annotation.
Abstract（参考訳）: 本研究では,複雑で多様なサウンドスケープにおける鳥の発声に対するロバストな分類手法を提案する。本稿では,新しい拡張法によって補完される効率的なモデリングとトレーニングルーチンを用いて,事前学習された畳み込みニューラルネットワークをフル活用する方法を示す。これにより、自動記録装置が収集した生産データに対して、弱いラベル付きクラウドソースデータの一般化が向上する。そこで本研究では,人手によるアノテーションでは不可能な大規模な生物多様性モニタリングを実現するために,鳥の個体群の自動評価を正確に行う方法について述べる。

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