論文の概要: Self-Supervised Learning for Few-Shot Bird Sound Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15824v1
• Date: Mon, 25 Dec 2023 22:33:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 16:19:05.435697
• Title: Self-Supervised Learning for Few-Shot Bird Sound Classification
• Title（参考訳）: Few-Shot Bird Sound 分類のための自己教師付き学習
• Authors: Ilyass Moummad and Romain Serizel and Nicolas Farrugia
• Abstract要約: 音声における自己教師あり学習(SSL)は、様々な領域において大きな可能性を秘めている。 本研究では,アノテーションを必要とせずに,音声録音から有意義な鳥の音の表現を抽出できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.395255631261458
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Self-supervised learning (SSL) in audio holds significant potential across various domains, particularly in situations where abundant, unlabeled data is readily available at no cost. This is particularly pertinent in bioacoustics, where biologists routinely collect extensive sound datasets from the natural environment. In this study, we demonstrate that SSL is capable of acquiring meaningful representations of bird sounds from audio recordings without the need for annotations. Our experiments showcase that these learned representations exhibit the capacity to generalize to new bird species in few-shot learning (FSL) scenarios. Additionally, we show that selecting windows with high bird activation for self-supervised learning, using a pretrained audio neural network, significantly enhances the quality of the learned representations.
• Abstract（参考訳）: オーディオにおける自己教師付き学習(SSL)は、特に、豊富なラベルのないデータが無償で容易に利用できる状況において、様々な領域において大きな可能性を秘めている。 これは生物音響学において特に重要であり、生物学者は自然環境から広範囲の音響データセットを定期的に収集する。 本研究では,アノテーションを必要とせずに,音声録音から有意義な鳥の音の表現を抽出できることを実証する。 実験の結果,これらの学習表現は,数発学習(FSL)シナリオで新しい鳥類に一般化する能力を示すことが示された。 さらに,事前学習した音声ニューラルネットワークを用いて,鳥の活性化度の高いウィンドウを選択することで,学習表現の質が著しく向上することを示す。

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