論文の概要: An Automated Pipeline for Few-Shot Bird Call Classification: A Case Study with the Tooth-Billed Pigeon

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16276v1
• Date: Tue, 22 Apr 2025 21:21:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.93925
• Title: An Automated Pipeline for Few-Shot Bird Call Classification: A Case Study with the Tooth-Billed Pigeon
• Title（参考訳）: Few-Shot Bird Call 分類のための自動パイプラインの試作
• Authors: Abhishek Jana, Moeumu Uili, James Atherton, Mark O'Brien, Joe Wood, Leandra Brickson,
• Abstract要約: 本稿では,BirdNETやPerchのような大規模公開分類器から欠落した希少種を対象としたワンショットバードコール自動分類パイプラインを提案する。 我々は,大型鳥類分類網の埋め込み空間を活用し,コサイン類似性を用いた分類器を開発し,フィルタリングと事前処理技術を組み合わせた。 最終モデルは1.0リコールと0.95の精度で歯を磨いたハトの鳴き声を検知し、現場での使用が現実的になった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6282171844772422
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper presents an automated one-shot bird call classification pipeline designed for rare species absent from large publicly available classifiers like BirdNET and Perch. While these models excel at detecting common birds with abundant training data, they lack options for species with only 1-3 known recordings-a critical limitation for conservationists monitoring the last remaining individuals of endangered birds. To address this, we leverage the embedding space of large bird classification networks and develop a classifier using cosine similarity, combined with filtering and denoising preprocessing techniques, to optimize detection with minimal training data. We evaluate various embedding spaces using clustering metrics and validate our approach in both a simulated scenario with Xeno-Canto recordings and a real-world test on the critically endangered tooth-billed pigeon (Didunculus strigirostris), which has no existing classifiers and only three confirmed recordings. The final model achieved 1.0 recall and 0.95 accuracy in detecting tooth-billed pigeon calls, making it practical for use in the field. This open-source system provides a practical tool for conservationists seeking to detect and monitor rare species on the brink of extinction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,BirdNETやPerchのような大規模公開分類器から欠落した希少種を対象としたワンショットバードコール自動分類パイプラインを提案する。 これらのモデルは、多くの訓練データで一般的な鳥類を検知する能力に優れていますが、既知の記録は1-3種しかなく、絶滅危惧鳥類の生き残りを観察する保護主義者にとって重要な制限です。 そこで我々は,大規模な鳥の分類網の埋め込み空間を活用し,コサイン類似性を用いた分類器を開発し,フィルタリングと事前処理技術を組み合わせて,最小限の訓練データによる検出を最適化する。 我々は,クラスタリング指標を用いて各種埋没空間の評価を行い,Xeno-Canto 記録を用いたシミュレーションシナリオと,既存の分類器と確認された3つの記録しか持たない絶滅危惧種 (Didunculus strigirostris) の実世界試験の両方において,我々のアプローチを検証した。 最終モデルは1.0リコールと0.95の精度で歯を磨いたハトの鳴き声を検知し、現場での使用が現実的になった。 このオープンソースのシステムは、絶滅の瀬戸際で希少種を検知し、監視しようとする保護主義者に実用的なツールを提供する。

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