論文の概要: BirdSet: A Multi-Task Benchmark for Classification in Computational Avian Bioacoustics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10380v2
• Date: Mon, 8 Apr 2024 20:58:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 19:17:55.316263
• Title: BirdSet: A Multi-Task Benchmark for Classification in Computational Avian Bioacoustics
• Title（参考訳）: BirdSet: 計算鳥類バイオ音響学の分類のためのマルチタスクベンチマーク
• Authors: Lukas Rauch, Raphael Schwinger, Moritz Wirth, René Heinrich, Jonas Lange, Stefan Kahl, Bernhard Sick, Sven Tomforde, Christoph Scholz,
• Abstract要約: 深層学習モデルは、環境の健康と生物多様性を診断するために、鳥類のバイオ音響学において強力なツールとして登場した。 研究におけるデータの断片化と不透明度は、モデル性能の包括的な評価を複雑にする。 本研究では,鳥の鳴き声の分類のための総合的なアプローチで研究活動を統合する統一的なフレームワークであるBirdSetベンチマークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9963917561183286
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning (DL) models have emerged as a powerful tool in avian bioacoustics to diagnose environmental health and biodiversity. However, inconsistencies in research pose notable challenges hindering progress. Reliable DL models need to analyze bird calls flexibly across various species and environments to fully harness the potential of bioacoustics in a cost-effective passive acoustic monitoring scenario. Data fragmentation and opacity across studies complicate a comprehensive evaluation of model performance. To overcome these challenges, we present the BirdSet benchmark, a unified framework consolidating research efforts with a holistic approach for the classification of bird vocalizations in computational avian bioacoustics. BirdSet aggregates open-source bird recordings into a curated dataset collection. This unified approach provides an in-depth understanding of model performance and identifies potential shortcomings across different tasks. By providing baseline results of current models, we aim to facilitate comparability and ease accessibility for newcomers. Additionally, we release an open-source package \benchmark containing a comprehensive data pipeline that enables easy and fast model evaluation, available at https://github.com/DBD-research-group/BirdSet.
• Abstract（参考訳）: 深層学習(DL)モデルは、環境の健康と生物多様性を診断するために、鳥類のバイオ音響学において強力なツールとして登場した。 しかし、研究の不整合は、進歩を妨げる顕著な課題を引き起こしている。 信頼性の高いDLモデルは、費用対効果の高い受動的音響監視シナリオにおいて生体音響学の可能性を完全に活用するために、様々な種や環境の鳥の鳴き声を柔軟に分析する必要がある。 研究におけるデータの断片化と不透明度は、モデル性能の包括的な評価を複雑にする。 これらの課題を克服するために,我々は,鳥の鳴き声の分類のための総合的なアプローチで研究活動を統合する統一的なフレームワークであるBirdSetベンチマークを提案する。 BirdSetは、オープンソースのバードレコーディングをキュレートされたデータセットコレクションに集約する。 この統一されたアプローチは、モデルパフォーマンスの深い理解を提供し、異なるタスクにまたがる潜在的な欠点を特定する。 現行モデルのベースライン結果を提供することで,新参者に対するコンパラビリティとアクセシビリティの容易化を図る。 さらに、私たちは、https://github.com/DBD-research-group/BirdSetで利用可能な、簡単かつ高速なモデル評価を可能にする包括的なデータパイプラインを含む、オープンソースのパッケージ \benchmark をリリースしました。

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