論文の概要: Decoding Insect Song: A Multitask Semisupervised Orthoptera Bioacoustic Classifier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13236v1
• Date: Thu, 11 Jun 2026 11:51:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-12 15:55:27.7655
• Title: Decoding Insect Song: A Multitask Semisupervised Orthoptera Bioacoustic Classifier
• Title（参考訳）: 昆虫の歌を復号する : マルチタスク半教師付きオルトプテリウム生物音響分類器
• Authors: Olga Isupova, Danil Kuzin, Ella Browning, Tom Mills, Steven Reece,
• Abstract要約: PULSEはオルソプテラ生物音響学のための半教師付きマルチタスクフレームワークである。 弱教師付き種分類、未学習のフィールドオーディオの自己教師型学習、汎用バイオ音響モデルからの知識蒸留を組み合わせている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6524460254566904
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Passive acoustic monitoring holds great promise for ecological inference, yet existing automated tools are typically narrowly trained and non-transferable. We address these limitations with PULSE, a semi-supervised, multi-task framework for Orthoptera bioacoustics, combining weakly-supervised species classification, self-supervised learning on unlabelled field audio, and knowledge distillation from a general-purpose bioacoustic model. Our domain-adapted specialist model outperforms a state-of-the-art general model across all metrics (macro F1: 0.21 vs. 0.07; AUC: 0.74 vs. 0.45; AP: 0.32 vs. 0.19), with active learning further raising F1 to 0.34 and AUC to 0.84. Beyond classification, the learned embeddings encode ecologically meaningful structure, exposed through an interactive visualisation tool for ecological discovery.
• Abstract（参考訳）: パッシブ・アコースティック・モニタリングは、生態学的推測には大いに期待できるが、既存の自動化ツールは、通常は狭義に訓練され、伝達不能である。 PULSE, オルソプテラ生物音響学のための半教師付きマルチタスク・フレームワーク, 弱教師付き種分類, 未ラベルフィールド音声による自己教師付き学習, 汎用バイオ音響モデルからの知識蒸留を併用して, これらの制約に対処する。 ドメイン適応型スペシャリストモデルは、すべてのメトリクス(macro F1: 0.21 vs. 0.07; AUC: 0.74 vs. 0.45; AP: 0.32 vs. 0.19)で最先端の一般モデルより優れており、アクティブラーニングはさらにF1を0.34、AUCは0.84に上昇しています。 分類以外にも、学習された埋め込みは生態学的に意味のある構造をコードし、生態学的発見のためのインタラクティブな可視化ツールを通して露出する。

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