論文の概要: Can Masked Autoencoders Also Listen to Birds?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12880v1
• Date: Thu, 17 Apr 2025 12:13:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 14:35:03.718419
• Title: Can Masked Autoencoders Also Listen to Birds?
• Title（参考訳）: オートエンコーダーは鳥の音も聴けるのか?
• Authors: Lukas Rauch, Ilyass Moummad, René Heinrich, Alexis Joly, Bernhard Sick, Christoph Scholz,
• Abstract要約: AudioSetで事前訓練されたmasked Autoencoders (MAEs)は、特殊なドメインのきめ細かい音響特性を捉えることができない。 本研究では,大規模なBirdSetデータセットに基づいて事前訓練したドメイン特化MAEであるBird-MAEを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.430300340530418
• License:
• Abstract: Masked Autoencoders (MAEs) pretrained on AudioSet fail to capture the fine-grained acoustic characteristics of specialized domains such as bioacoustic monitoring. Bird sound classification is critical for assessing environmental health, yet general-purpose models inadequately address its unique acoustic challenges. To address this, we introduce Bird-MAE, a domain-specialized MAE pretrained on the large-scale BirdSet dataset. We explore adjustments to pretraining, fine-tuning and utilizing frozen representations. Bird-MAE achieves state-of-the-art results across all BirdSet downstream tasks, substantially improving multi-label classification performance compared to the general-purpose Audio-MAE baseline. Additionally, we propose prototypical probing, a parameter-efficient method for leveraging MAEs' frozen representations. Bird-MAE's prototypical probes outperform linear probing by up to 37\% in MAP and narrow the gap to fine-tuning to approximately 3\% on average on BirdSet.
• Abstract（参考訳）: AudioSetで事前訓練されたmasked Autoencoders (MAEs)は、バイオ音響モニタリングのような特殊なドメインのきめ細かい音響特性を捉えることができない。 鳥の音の分類は環境の健全性を評価するために重要であるが、汎用モデルは、その固有の音響的課題に不十分に対処する。 そこで本稿では,大規模なBirdSetデータセット上で事前訓練されたドメイン特化MAEであるBird-MAEを紹介する。 凍結表現の事前学習、微調整、活用のための調整について検討する。 Bird-MAEは、すべてのBirdSetダウンストリームタスクの最先端結果を実現し、汎用Audio-MAEベースラインと比較して、マルチラベル分類性能を大幅に向上させる。 さらに,MAEの凍結表現を利用したパラメータ効率のよいプロトタイプ探索法を提案する。 Bird-MAE の原型プローブは、MAP において最大37 % の線形プローブを上回り、そのギャップを、BirdSet で平均 3 % まで狭めている。

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