論文の概要: A Bird Song Detector for improving bird identification through Deep Learning: a case study from Doñana

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15576v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 13:19:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 16:36:18.405523
• Title: A Bird Song Detector for improving bird identification through Deep Learning: a case study from Doñana
• Title（参考訳）: 深層学習による鳥類識別向上のための鳥の歌検出器--ドニャーナを事例として
• Authors: Alba Márquez-Rodríguez, Miguel Ángel Mohedano-Munoz, Manuel J. Marín-Jiménez, Eduardo Santamaría-García, Giulia Bastianelli, Pedro Jordano, Irene Mendoza,
• Abstract要約: ドナ国立公園(西スペイン)における鳥声自動識別パイプラインの開発 9ヶ所の生息地から461分間の音声を手動でアノテートし,34の授業で3,749のアノテーションを得た。 分類前のバード・ソング・ディテクターの適用により種識別が向上し、鳥類が検出されたセグメントのみを分析する場合、すべての分類モデルが改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7924253850013416
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• Abstract: Passive Acoustic Monitoring with automatic recorders is essential for ecosystem conservation but generates vast unsupervised audio data, posing challenges for extracting meaningful information. Deep Learning techniques offer a promising solution. BirdNET, a widely used model for bird identification, has shown success in many study systems but is limited in some regions due to biases in its training data. A key challenge in bird species detection is that many recordings either lack target species or contain overlapping vocalizations. To overcome these problems, we developed a multi-stage pipeline for automatic bird vocalization identification in Do\~nana National Park (SW Spain), a region facing significant conservation threats. Our approach included a Bird Song Detector to isolate vocalizations and custom classifiers trained with BirdNET embeddings. We manually annotated 461 minutes of audio from three habitats across nine locations, yielding 3,749 annotations for 34 classes. Spectrograms facilitated the use of image processing techniques. Applying the Bird Song Detector before classification improved species identification, as all classification models performed better when analyzing only the segments where birds were detected. Specifically, the combination of the Bird Song Detector and fine-tuned BirdNET compared to the baseline without the Bird Song Detector. Our approach demonstrated the effectiveness of integrating a Bird Song Detector with fine-tuned classification models for bird identification at local soundscapes. These findings highlight the need to adapt general-purpose tools for specific ecological challenges, as demonstrated in Do\~nana. Automatically detecting bird species serves for tracking the health status of this threatened ecosystem, given the sensitivity of birds to environmental changes, and helps in the design of conservation measures for reducing biodiversity loss
• Abstract（参考訳）: 自動レコーダを用いたパッシブ音響モニタリングは,生態系の保全には不可欠だが,膨大な教師なしオーディオデータを生成し,意味のある情報を抽出する上での課題を提起する。 ディープラーニング技術は有望なソリューションを提供する。 鳥の識別に広く用いられているBirdNETは、多くの研究システムで成功しているが、訓練データにバイアスがあるため、一部の地域では限定されている。 鳥類の種検出における重要な課題は、多くの録音が対象の種を欠いているか、重なり合う発声を含んでいることである。 これらの問題を克服するため,我々はドナナ国立公園(西スペイン)において,鳥声の自動識別のための多段階パイプラインを開発した。 我々のアプローチには、BirdNET埋め込みで訓練された発声とカスタム分類器を分離するBird Song Detectorが含まれていた。 9ヶ所の生息地から461分間の音声を手動でアノテートし,34の授業で3,749のアノテーションを得た。 スペクトログラムは画像処理技術の使用を促進した。 分類前のバード・ソング・ディテクターの適用により種識別が向上し、鳥類が検出されたセグメントのみを分析する場合、すべての分類モデルが改善された。 特に,バード・ソング・ディテクターとバード・ソング・ディテクターの併用は,バード・ソング・ディテクターを使わずにベースラインと比較した。 本研究では,局所音環境における鳥の識別のための分類モデルに鳥の歌検出器を組み込むことの有効性を実証した。 これらの知見は、Do\~nanaで示されるように、特定の生態的課題に対して汎用的なツールを適用する必要性を浮き彫りにした。 鳥類が環境変化に敏感であることから、絶滅危惧生態系の健康状態を自動的に検出することは、生物多様性の損失を減らすための保全策の設計に役立ちます。

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