Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automatic Bat Call Classification using Transformer Networks

論文の概要: Automatic Bat Call Classification using Transformer Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11218v1
Date: Wed, 20 Sep 2023 11:15:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-21 16:32:57.252151
Title: Automatic Bat Call Classification using Transformer Networks
Title（参考訳）: 変圧器ネットワークを用いた自動バス呼分類
Authors: Frank Fundel, Daniel A. Braun, Sebastian Gottwald
Abstract要約: 自動呼び出しの識別における大きな課題は、高い呼び出しのばらつき、種間の類似性、呼び出しの干渉、注釈付きデータの欠如である。本稿では,リアルタイムな分類シナリオに適用可能なマルチラベル分類のためのTransformerアーキテクチャを提案する。提案手法は, 88.92%(F1スコア84.23%)と多種マクロF1スコア74.40%(F1スコア74.40%)の精度を実現する。
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: Automatically identifying bat species from their echolocation calls is a difficult but important task for monitoring bats and the ecosystem they live in. Major challenges in automatic bat call identification are high call variability, similarities between species, interfering calls and lack of annotated data. Many currently available models suffer from relatively poor performance on real-life data due to being trained on single call datasets and, moreover, are often too slow for real-time classification. Here, we propose a Transformer architecture for multi-label classification with potential applications in real-time classification scenarios. We train our model on synthetically generated multi-species recordings by merging multiple bats calls into a single recording with multiple simultaneous calls. Our approach achieves a single species accuracy of 88.92% (F1-score of 84.23%) and a multi species macro F1-score of 74.40% on our test set. In comparison to three other tools on the independent and publicly available dataset ChiroVox, our model achieves at least 25.82% better accuracy for single species classification and at least 6.9% better macro F1-score for multi species classification.
Abstract（参考訳）: コウモリの自動識別は、コウモリとその生息する生態系をモニタリングする上で、難しいが重要な課題である。自動呼び出しの識別における大きな課題は、高い呼び出し変数、種間の類似性、干渉呼び出し、注釈付きデータの欠如である。現在利用可能なモデルの多くは、単一のコールデータセットでトレーニングされているため、実際のデータに対するパフォーマンスが比較的低い上に、リアルタイムな分類には遅すぎることが多い。本稿では,リアルタイムな分類シナリオに適用可能なマルチラベル分類のためのTransformerアーキテクチャを提案する。複数のbats呼び出しを複数の同時呼び出しで単一の記録にマージすることにより、合成した多種多様な記録でモデルを訓練する。本手法は, 88.92%(F1スコア84.23%)と多種マクロF1スコア74.40%の精度を実現する。独立したデータセットであるchirovoxの他の3つのツールと比較して、単一種分類の精度は少なくとも25.82%向上し、マルチ種分類のマクロf1-scoreは少なくとも6.9%向上している。

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