Jul, 2018

通过深度学习自动识别鸟类声音：首届鸟类声音检测挑战赛

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TL;DR使用现代机器学习技术进行鸟类检测，无需人工重新校准，也不需要针对目标物种或目标环境中的声学条件进行预训练，可在远程监测数据中实现非常高的检索率，达到约 88％的 AUC 性能，并讨论了将这种检测方法整合到远程监测项目中的方法。新的声学监测数据集被提出并进行了详细的性能评估。
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发现论文，激发创造
  • 利用众包训练数据在未知的声音背景中检测鸟鸣声

    通过建立鸟鸣音的生成模型和采用新颖性检测技术，可以在全球范围内使用廉价的无人值守记录站或使用移动设备上的录音和物种识别进行大规模众包，可靠地识别动物物种的能力受到限制。

    May, 2015

  • 深度音频嵌入解析鸟鸣

    研究使用半监督学习方法通过深度学习和声学监测来掌握鸟类叫声和环境噪声的特征，以提高环境声学数据的分类精度和深入了解环境声学数据的潜在结构。

    Aug, 2021

  • 生物声音的自动深度学习

    该研究探讨了自动化深度学习在多类鸟类声音分类中提高准确性和效率的潜力，与传统手动设计的深度学习模型进行对比。采用西地中海湿地鸟类数据集，研究了使用 AutoKeras（一种自动化机器学习框架）来自动化神经架构搜索和超参数调优。比较分析验证了我们的假设，即 AutoKeras 导出的模型在性能上一直优于传统模型（如 MobileNet、ResNet50 和 VGG16）。该研究突显出自动化深度学习在推动生物声学研究和模型方面的变革潜力，事实上，自动化技术消除了对手动特征工程和模型设计的需求，同时提高了性能。该研究通过样本、评估和报告的最佳实践，提升了这一新兴领域的可复制性。所有使用的代码可在 https://github.com/giuliotosato/AutoKeras-bioacustic 获取。

    Nov, 2023

  • 自动化动物密度估计与声学空间捕获 - 再捕获

    非主动声学监测是一种监测难以通过视觉调查的有声野生动物种群的有效方法。机器学习方法常用于识别目标物种的鸣叫，但很难检测到所有鸣叫并且常常产生误报。我们提出了三种声学空间捕获 - 释放推断的方法，将机器学习的不确定性融入推断过程中，以解决误报问题。通过模拟测试，我们发现在基于海南长臂猿的声学数据场景中，采用我们的方法可以减少 17% 的正向偏差，并且覆盖概率接近标准的 95% 水平。

    Aug, 2023

  • 利用摄像机陷阱图像和深度学习消除在鸟类分类中的人为瓶颈

    本文介绍了一种通过利用深度学习技术实现鸟类在野外自动监测的方法，基于摄像机捕捉数据，使用 Faster-RCNN 架构实时分类图像，并通过 GPU 进一步处理数据，从而有效地减少了手动观测的需要，并取得了较为显著的监测鸟类的准确率

    May, 2023

  • 利用声学识别和知识蒸馏在环境音频中实现高效的语音检测

    使用知识蒸馏技术设计高效、轻量级的学生模型进行生物声学中的语音检测，并与 EcoVAD 教师模型进行对比分析，结果显示蒸馏模型表现出与教师模型相当的性能，为实时生态监测提供了有希望的方法。

    Dec, 2023

  • 具备人类语言监督的可转移生物声学模型

    利用无损声学监测方法追踪全球生物多样性和人类活动对物种的影响，在此工作中，我们提出了一种基于对比语音 - 音频预训练的生物声学模型 BioLingual，该模型能够跨类别识别超过一千种动物的叫声并通过自然语言查询检索动物语音记录。

    Aug, 2023

  • 评估小型脚印深度学习方法在新标注数据集上的西地中海湿地鸟类分类

    本文提出了一种基于生态学价值自动化分析和检测鸟类物种的专家系统的部署，该系统通过无线声学传感器网络和具有深度学习技术的深度神经网络来实现鸟类的准确分类，并对 VGG16、ResNet50 和 MobileNetV2 这三种深度神经网络的效果进行比较分析，发现 MobileNetV2 的 F1 得分优于 VGG16 而略低于 ResNet50，且模型大小小得多。

    Jul, 2022

  • 基于歌声的濒危鸟类分类技术在保护中的应用

    本研究着眼于设计一种无线传感器网络来支持对濒危鸟类族群的观测。在对样本的声学数据进行知识发现的初步阶段，我们使用从鸟歌中提取的 MFCC 特征和两种知识发现技术（基于聚类的方法和基于预测建模的方法）来分析数据。研究结果表明，机器学习技术在鸟类种类识别过程中具有良好的表现，并为基于声学传感器的自动数据收集方法的设计提供了有希望的结果和指导建议。

    Jun, 2013

  • 利用热带珊瑚礁、鸟类和无关声音进行优秀的海洋生物声学转移学习

    机器学习对于生态评估中的被动声学监测具有革命性的潜力，通过预训练网络可以降低高昂的注释和计算成本，本研究在珊瑚礁生物声学领域确定了最佳的预训练策略，通过交叉领域混合预训练，实现了用于海洋被动声学监测数据的自动化分析。

    Apr, 2024