論文の概要: Beyond the Baseband: Adaptive Multi-Band Encoding for Full-Spectrum Bioacoustics Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.27936v1
• Date: Thu, 30 Apr 2026 14:34:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-01 16:31:54.142084
• Title: Beyond the Baseband: Adaptive Multi-Band Encoding for Full-Spectrum Bioacoustics Classification
• Title（参考訳）: Beyond the Baseband: Adaptive Multi-Band Encoding for Full-Spectrum Bioacoustics Classification (特集:バイオサイバネティックスとバイオサイバネティックス)
• Authors: Eklavya Sarkar, Marius Miron, David Robinson, Gagan Narula, Milad Alizadeh, Ellen Gilsenan-McMahon, Emmanuel Chemla, Olivier Pietquin, Matthieu Geist,
• Abstract要約: 動物呼び出しの全スペクトルをバンド特徴に分解するマルチバンド符号化フレームワークについて検討する。 融合表現は2つのデータセットのベースバンドと時間拡張ベースラインを一貫して上回ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.46622352196079
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Animals hear and vocalize across frequency ranges that differ substantially from humans, often extending into the ultrasonic domain. Yet most computational bioacoustics systems rely on audio models pre-trained at 16 kHz, restricting their usable bandwidth to the 0-8 kHz baseband and discarding higher-frequency information present in many bioacoustic recordings. We investigate a multi-band encoding framework that decomposes the full spectrum of animal calls into band features and fuses them into a unified representation. Similarity analyses on models show that certain encoders produce decorrelated band embeddings that improve class separation after fusion. Classification experiments on three bioacoustic datasets using eight pre-trained models and five fusion strategies show that fused representations consistently outperform the baseband and time-expansion baselines on two datasets, showing the potential of multi-band methods for full-spectrum encoding of animal calls.
• Abstract（参考訳）: 動物は人間と大きく異なる周波数範囲で聴き声を鳴らし、しばしば超音波領域に広がる。 しかし、ほとんどの計算バイオ音響システムは、16kHzで事前訓練されたオーディオモデルに依存しており、使用可能な帯域幅を0-8kHzのベースバンドに制限し、多くのバイオ音響記録に存在する高周波情報を破棄している。 動物呼び出しの全スペクトルをバンド特徴に分解し,それらを統一表現に融合するマルチバンド符号化フレームワークについて検討する。 モデル上の類似性解析は、特定のエンコーダが融合後のクラス分離を改善する非相関なバンド埋め込みを生成することを示している。 8つの事前訓練されたモデルと5つの融合戦略を用いた3つのバイオ音響データセットの分類実験により、融合表現は2つのデータセットのベースバンドと時間拡張ベースラインを一貫して上回り、動物呼び出しのフルスペクトル符号化のためのマルチバンド手法の可能性を示している。

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