論文の概要: Parsing Birdsong with Deep Audio Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09203v1
• Date: Fri, 20 Aug 2021 14:45:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-23 16:15:50.226037
• Title: Parsing Birdsong with Deep Audio Embeddings
• Title（参考訳）: ディープオーディオ埋め込みによるパーシングバードソング
• Authors: Irina Tolkova, Brian Chu, Marcel Hedman, Stefan Kahl, Holger Klinck
• Abstract要約: 特徴呼と環境騒音を半教師付きで同定する手法を提案する。 我々は、畳み込みオートエンコーダと2つの事前学習ネットワークを含む、音声サンプルの潜在表現を学習するために、いくつかの手法を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5599792629509227
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Monitoring of bird populations has played a vital role in conservation efforts and in understanding biodiversity loss. The automation of this process has been facilitated by both sensing technologies, such as passive acoustic monitoring, and accompanying analytical tools, such as deep learning. However, machine learning models frequently have difficulty generalizing to examples not encountered in the training data. In our work, we present a semi-supervised approach to identify characteristic calls and environmental noise. We utilize several methods to learn a latent representation of audio samples, including a convolutional autoencoder and two pre-trained networks, and group the resulting embeddings for a domain expert to identify cluster labels. We show that our approach can improve classification precision and provide insight into the latent structure of environmental acoustic datasets.
• Abstract（参考訳）: 鳥類の個体数のモニタリングは、保全活動や生物多様性の喪失の理解において重要な役割を担っている。 このプロセスの自動化は、受動的音響モニタリングのようなセンシング技術と、ディープラーニングのような分析ツールの両方によって促進されている。 しかし、機械学習モデルは、トレーニングデータで遭遇しない例に一般化することがしばしば困難である。 本研究では,特徴的呼出と環境騒音を特定するための半教師付きアプローチを提案する。 我々は,畳み込みオートエンコーダと2つの事前学習ネットワークを含む音声サンプルの潜伏表現を学習するために,複数の手法を用いて学習し,その結果の埋め込みをドメインの専門家にグループ化し,クラスタラベルを識別する。 本手法は,環境音響データセットの潜在構造を把握し,分類精度を向上できることを示す。

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