論文の概要: Leveraging tropical reef, bird and unrelated sounds for superior transfer learning in marine bioacoustics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16436v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 09:12:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 14:19:10.441051
• Title: Leveraging tropical reef, bird and unrelated sounds for superior transfer learning in marine bioacoustics
• Title（参考訳）: 海洋生物音響学における越流学習のための熱帯礁・鳥・無関係音の活用
• Authors: Ben Williams, Bart van Merriënboer, Vincent Dumoulin, Jenny Hamer, Eleni Triantafillou, Abram B. Fleishman, Matthew McKown, Jill E. Munger, Aaron N. Rice, Ashlee Lillis, Clemency E. White, Catherine A. D. Hobbs, Tries B. Razak, Kate E. Jones, Tom Denton,
• Abstract要約: 機械学習は、環境評価のためのパッシブ音響モニタリング(PAM)に革命をもたらす可能性がある。 一般化可能な事前学習ネットワークはこれらのコストを克服することができるが、高品質な事前学習には膨大な注釈付きライブラリが必要である。 ここではサンゴ礁生物音響学を用いてデータ不足領域に対する最適事前学習戦略を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.799126142155481
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning has the potential to revolutionize passive acoustic monitoring (PAM) for ecological assessments. However, high annotation and compute costs limit the field's efficacy. Generalizable pretrained networks can overcome these costs, but high-quality pretraining requires vast annotated libraries, limiting its current applicability primarily to bird taxa. Here, we identify the optimum pretraining strategy for a data-deficient domain using coral reef bioacoustics. We assemble ReefSet, a large annotated library of reef sounds, though modest compared to bird libraries at 2% of the sample count. Through testing few-shot transfer learning performance, we observe that pretraining on bird audio provides notably superior generalizability compared to pretraining on ReefSet or unrelated audio alone. However, our key findings show that cross-domain mixing which leverages bird, reef and unrelated audio during pretraining maximizes reef generalizability. SurfPerch, our pretrained network, provides a strong foundation for automated analysis of marine PAM data with minimal annotation and compute costs.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、環境評価のためのパッシブ音響モニタリング(PAM)に革命をもたらす可能性がある。 しかし、高いアノテーションと計算コストは、フィールドの有効性を制限する。 一般化可能な事前訓練ネットワークはこれらのコストを克服することができるが、高品質な事前訓練には膨大な注釈付きライブラリが必要である。 ここではサンゴ礁生物音響学を用いてデータ不足領域に対する最適事前学習戦略を同定する。 ReefSetは大きなアノテートされたサンゴ礁音のライブラリである。 数発の転送学習性能をテストすることにより,鳥の音声による事前学習は,ReefSetや無関係の音声による事前学習に比べ,顕著に優れた一般化性が得られることがわかった。 しかし,本研究の鍵となる知見は,鳥類,サンゴ礁,無関係なオーディオを利用したクロスドメイン混合が,サンゴ礁の汎用性を最大化することである。 事前訓練されたネットワークであるSurfPerchは、最小限のアノテーションと計算コストで海洋PAMデータを自動解析するための強力な基盤を提供する。

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