論文の概要: Synthetic data enables context-aware bioacoustic sound event detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00296v2
• Date: Fri, 05 Sep 2025 21:04:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:02.942036
• Title: Synthetic data enables context-aware bioacoustic sound event detection
• Title（参考訳）: 環境に配慮した生体音響イベント検出を可能にする合成データ
• Authors: Benjamin Hoffman, David Robinson, Marius Miron, Vittorio Baglione, Daniela Canestrari, Damian Elias, Eva Trapote, Felix Effenberger, Maddie Cusimano, Masato Hagiwara, Olivier Pietquin,
• Abstract要約: 本研究では,文脈内学習能力を向上させる基礎モデル学習手法を提案する。 我々は、8.8万時間以上の強いラベル付き音声を生成し、クエリ・バイ・サンプル・トランスフォーマー・ベース・モデルを用いて、バイオアコースティック・サウンド・イベントの検出を行う。 トレーニングされたモデルをAPIを通じて利用可能にすることで、生態学者や生態学者にバイオ音響音響イベント検出のためのトレーニング不要のツールを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.607850799822568
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We propose a methodology for training foundation models that enhances their in-context learning capabilities within the domain of bioacoustic signal processing. We use synthetically generated training data, introducing a domain-randomization-based pipeline that constructs diverse acoustic scenes with temporally strong labels. We generate over 8.8 thousand hours of strongly-labeled audio and train a query-by-example, transformer-based model to perform few-shot bioacoustic sound event detection. Our second contribution is a public benchmark of 13 diverse few-shot bioacoustics tasks. Our model outperforms previously published methods, and improves relative to other training-free methods by $64\%$. We demonstrate that this is due to increase in model size and data scale, as well as algorithmic improvements. We make our trained model available via an API, to provide ecologists and ethologists with a training-free tool for bioacoustic sound event detection.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,生体音響信号処理分野におけるコンテキスト内学習能力を高める基礎モデルの訓練手法を提案する。 合成学習データを用いて、時間的に強いラベルを持つ多様な音響シーンを構成するドメインランダム化に基づくパイプラインを導入する。 我々は、8.8万時間以上の強いラベル付き音声を生成し、クエリ・バイ・サンプル・トランスフォーマー・ベース・モデルを用いて、バイオアコースティック・サウンド・イベントの検出を行う。 第2のコントリビューションは、13の多様なバイオ音響タスクの公開ベンチマークです。 我々のモデルは以前公表した手法より優れており、他のトレーニング不要な手法と比較して6,4\%$で改善されている。 これは、モデルのサイズとデータスケールの増大と、アルゴリズムによる改善によるものであることを実証する。 トレーニングされたモデルをAPIを通じて利用可能にすることで、生態学者や生態学者にバイオ音響音響イベント検出のためのトレーニング不要のツールを提供する。

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