論文の概要: Active Bird2Vec: Towards End-to-End Bird Sound Monitoring with Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07121v2
• Date: Tue, 21 Nov 2023 13:55:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 04:49:43.592761
• Title: Active Bird2Vec: Towards End-to-End Bird Sound Monitoring with Transformers
• Title（参考訳）: active bird2vec:トランスフォーマーを用いたエンドツーエンドのバードサウンドモニタリング
• Authors: Lukas Rauch, Raphael Schwinger, Moritz Wirth, Bernhard Sick, Sven Tomforde, Christoph Scholz
• Abstract要約: 自己教師付き(SSL)と深層能動学習(DAL)を組み合わせた鳥音モニタリングにおけるエンドツーエンド学習へのシフトを提案する。 我々は,従来のスペクトログラム変換をバイパスし,直接生音声処理を実現することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.404305970432934
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a shift towards end-to-end learning in bird sound monitoring by combining self-supervised (SSL) and deep active learning (DAL). Leveraging transformer models, we aim to bypass traditional spectrogram conversions, enabling direct raw audio processing. ActiveBird2Vec is set to generate high-quality bird sound representations through SSL, potentially accelerating the assessment of environmental changes and decision-making processes for wind farms. Additionally, we seek to utilize the wide variety of bird vocalizations through DAL, reducing the reliance on extensively labeled datasets by human experts. We plan to curate a comprehensive set of tasks through Huggingface Datasets, enhancing future comparability and reproducibility of bioacoustic research. A comparative analysis between various transformer models will be conducted to evaluate their proficiency in bird sound recognition tasks. We aim to accelerate the progression of avian bioacoustic research and contribute to more effective conservation strategies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自己教師付き(SSL)と深層能動学習(DAL)を組み合わせることで,鳥音モニタリングにおけるエンドツーエンド学習へのシフトを提案する。 トランスモデルの活用により,従来のスペクトル変換を回避し,直接生音声処理を実現する。 ActiveBird2Vecは、SSLを通じて高品質な鳥の音像を発生させ、風力発電における環境変化と意思決定プロセスの評価を加速させる可能性がある。 さらに,DALによる多様な鳥の鳴き声の活用を試み,人間の専門家による広範囲にラベル付けされたデータセットへの依存を減らす。 我々はHugingface Datasetsを通じて包括的なタスクセットをキュレートし、バイオ音響研究の将来的な可視性と再現性を向上する計画である。 鳥の音声認識における習熟度を評価するために,様々なトランスフォーマモデルの比較分析を行う。 我々は,鳥類の生物音響研究の進展を加速し,より効果的な保全戦略への貢献を目指す。

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