論文の概要: Exploring Meta Information for Audio-based Zero-shot Bird Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08398v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 13:50:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 14:30:57.360490
• Title: Exploring Meta Information for Audio-based Zero-shot Bird Classification
• Title（参考訳）: ゼロショット鳥分類のためのメタ情報の探索
• Authors: Alexander Gebhard, Andreas Triantafyllopoulos, Teresa Bez, Lukas Christ, Alexander Kathan, Bj\"orn W. Schuller
• Abstract要約: 本研究では,メタ情報を用いてゼロショット音声分類を改善する方法について検討する。 我々は,多種多様なメタデータが利用可能であることから,鳥種を例として用いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.71911948909738
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Advances in passive acoustic monitoring and machine learning have led to the procurement of vast datasets for computational bioacoustic research. Nevertheless, data scarcity is still an issue for rare and underrepresented species. This study investigates how meta-information can improve zero-shot audio classification, utilising bird species as an example case study due to the availability of rich and diverse metadata. We investigate three different sources of metadata: textual bird sound descriptions encoded via (S)BERT, functional traits (AVONET), and bird life-history (BLH) characteristics. As audio features, we extract audio spectrogram transformer (AST) embeddings and project them to the dimension of the auxiliary information by adopting a single linear layer. Then, we employ the dot product as compatibility function and a standard zero-shot learning ranking hinge loss to determine the correct class. The best results are achieved by concatenating the AVONET and BLH features attaining a mean F1-score of .233 over five different test sets with 8 to 10 classes.
• Abstract（参考訳）: 受動的音響モニタリングと機械学習の進歩は、計算バイオ音響研究のための膨大なデータセットの調達につながった。 それでも、データ不足は希少で表現不足の種にとって依然として問題である。 本研究では,多種多様なメタデータが利用可能であることから,鳥種を事例として活用し,メタ情報によるゼロショット音声分類の改善について検討する。 本研究では,(s)bertでエンコードされた鳥の音声記述,機能的特徴(avonet),鳥の生涯史(blh)特性の3種類のメタデータについて検討した。 音声の特徴として,音声スペクトログラム変換器(ast)埋め込みを抽出し,単一の線形層を採用することで補助情報の次元に投影する。 次に,ドット積を互換性関数とし,標準ゼロショット学習ランキングヒンジ損失を用いて正しいクラスを決定する。 最良の結果は、8から10のクラスを持つ5つの異なるテストセットで平均.233のf1-scoreを達成するために、avonetとblhの機能を結合することで達成される。

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