論文の概要: Classification of animal sounds in a hyperdiverse rainforest using Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14971v1
• Date: Mon, 29 Nov 2021 21:34:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-01 15:56:30.332449
• Title: Classification of animal sounds in a hyperdiverse rainforest using Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた熱帯雨林における動物の音の分類
• Authors: Yuren Sun, Tatiana Midori Maeda, Claudia Solis-Lemus, Daniel Pimentel-Alarcon, Zuzana Burivalova
• Abstract要約: 受動的に記録された音場から機械学習アプローチによる自動種検出は有望な手法である。 本研究では,ボルネオの熱帯林の音環境と,移動学習による畳み込みニューラルネットワークモデル(CNN)を用いた。 以上の結果から,トランスファー学習とデータ拡張は,多くの稀な種を持つ小さなサウンドスケーププロジェクトにおいても,CNNを用いて声の分類が可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: To protect tropical forest biodiversity, we need to be able to detect it reliably, cheaply, and at scale. Automated species detection from passively recorded soundscapes via machine-learning approaches is a promising technique towards this goal, but it is constrained by the necessity of large training data sets. Using soundscapes from a tropical forest in Borneo and a Convolutional Neural Network model (CNN) created with transfer learning, we investigate i) the minimum viable training data set size for accurate prediction of call types ('sonotypes'), and ii) the extent to which data augmentation can overcome the issue of small training data sets. We found that even relatively high sample sizes (> 80 per call type) lead to mediocre accuracy, which however improves significantly with data augmentation, including at extremely small sample sizes, regardless of taxonomic group or call characteristics. Our results suggest that transfer learning and data augmentation can make the use of CNNs to classify species' vocalizations feasible even for small soundscape-based projects with many rare species. Our open-source method has the potential to enable conservation initiatives become more evidence-based by using soundscape data in the adaptive management of biodiversity.
• Abstract（参考訳）: 熱帯林の生物多様性を保護するためには, 信頼性, 安価, 大規模に検出できる必要がある。 機械学習アプローチによる受動的に記録された音場からの自動種検出は、この目標に向けて有望な手法であるが、大規模なトレーニングデータセットの必要性に制約されている。 ボルネオの熱帯林からのサウンドスケープとトランスファー学習を用いた畳み込みニューラルネットワークモデル(cnn)を用いて検討した。 一 コールタイプ(「ソノタイプ」)の正確な予測のための最小限の訓練データセットのサイズ及び 二 小規模な訓練データセットの問題点を克服できる範囲 その結果, 比較的高いサンプルサイズ(コールタイプ80)でも中程度の精度が得られ, しかし, 分類群や呼び出し特性に関わらず, 極めて小さなサンプルサイズを含むデータ拡張では有意に改善することがわかった。 以上の結果から,トランスファー学習とデータ拡張は,多くの稀な種を持つ小さなサウンドスケーププロジェクトにおいても,CNNを用いて声の分類が可能であることが示唆された。 我々のオープンソース手法は,生物多様性の適応管理にサウンドスケープデータを用いることで,よりエビデンスに基づく保全活動を可能にする可能性がある。

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