論文の概要: BirdSet: A Dataset and Benchmark for Classification in Avian Bioacoustics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10380v3
• Date: Mon, 17 Jun 2024 15:25:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 05:27:06.201743
• Title: BirdSet: A Dataset and Benchmark for Classification in Avian Bioacoustics
• Title（参考訳）: BirdSet: 鳥類のバイオ音響学の分類のためのデータセットとベンチマーク
• Authors: Lukas Rauch, Raphael Schwinger, Moritz Wirth, René Heinrich, Denis Huseljic, Jonas Lange, Stefan Kahl, Bernhard Sick, Sven Tomforde, Christoph Scholz,
• Abstract要約: BirdSetデータセットを導入し、トレーニング用として約52万のグローバルな鳥の記録と、テスト用として400時間以上のPAM記録を含む。 我々のベンチマークでは、複数のDLモデルのベースラインを提供し、総合的なトレーニングや評価プロトコルを含むコード実装とともに、コンパラビリティを高め、研究を集約しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3066093243272188
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning (DL) models have emerged as a powerful tool in avian bioacoustics to assess environmental health. To maximize the potential of cost-effective and minimal-invasive passive acoustic monitoring (PAM), DL models must analyze bird vocalizations across a wide range of species and environmental conditions. However, data fragmentation challenges a comprehensive evaluation of generalization performance. Therefore, we introduce the BirdSet dataset, comprising approximately 520,000 global bird recordings for training and over 400 hours of PAM recordings for testing. Our benchmark offers baselines for several DL models to enhance comparability and consolidate research across studies, along with code implementations that include comprehensive training and evaluation protocols.
• Abstract（参考訳）: 深層学習(DL)モデルは、環境健康を評価するための鳥のバイオ音響学の強力なツールとして登場した。 低コストで最小限のパッシブ・アコースティック・モニタリング(PAM)の可能性を最大化するために、DLモデルは幅広い種や環境条件で鳥の声化を分析する必要がある。 しかし、データの断片化は一般化性能の包括的な評価に挑戦する。 そこで,BirdSetデータセットを導入し,約52万本のグローバル・バード・レコードと400時間以上のPAM・レコードをテスト対象とする。 我々のベンチマークでは、複数のDLモデルのベースラインを提供し、総合的なトレーニングや評価プロトコルを含むコード実装とともに、コンパラビリティを高め、研究を集約しています。

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