Notice bibliographique
Résumé
Abstract Advances in bioacoustic technology, such as the use of automatic recording devices, allow wildlife monitoring at large spatial scales. However, such technology can produce enormous amounts of audio data that must be processed and analyzed. One potential solution to this problem is the use of automated sound recognition tools, but we lack a general framework for developing and validating these tools. Recognizers are computer models of an animal sound assembled from “training data” (i.e., actual samples of vocalizations). The settings of variables used to create recognizers can impact performance, and the use of different settings can result in large differences in error rates that can be exploited for different monitoring objectives. We used Song Scope (Wildlife Acoustics Inc.) to build recognizers and vocalizations of the wood frog ( Lithobates sylvaticus ) to test how different settings and amounts of training data influence recognizer performance. Performance was evaluated using precision (the probability of a recognizer match being a true match) and sensitivity (the proportion of vocalizations detected) based on a receiver operating characteristic ( ROC ) curve‐determined score threshold. Evaluations were conducted using recordings not used to build the recognizer. Wood frog recognizer performance was sensitive to setting changes in four out of nine variables, and small improvements were achieved by using additional training data from different sites and from the same recording, but not from different recordings from the same site. Overall, the effect of changes to variable settings was much greater than the effect of increasing training data. Additionally, by testing the performance of the recognizer on vocalizations not used to build the recognizer, we discovered that Type I error rates appear idiosyncratic and do not recommend extrapolation from training to new data, whereas Type II errors showed more consistency and extrapolation can be justified. Optimizing variable settings on independent recordings led to a better match between recognizer performance and monitoring objectives. We provide general recommendations for application of this methodology with other species and make some suggestions for improvements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».