<scp>ECOGEN</scp> : Bird sounds generation using deep learning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Large‐scale acoustic projects generate vast amounts of data that can now be efficiently processed using deep learning tools. However, these tools often face limitations due to sound labeling and imbalanced sampling. Data augmentation can help overcome such challenges, particularly through the generation of synthetic and lifelike sounds. Synthetic samples can be valuable not only for deep learning but also for species with limited available data. Despite advancements in computer power, sound generation remains a time‐consuming process, even requiring a substantial number of samples. We present ECOGEN, a novel deep learning approach designed to generate realistic bird songs for biologists and ecologists. The primary objective of ECOGEN is to enhance the number of samples in under‐represented bird song classes, thereby improving the performance and robustness of classifiers in ecological research.The ECOGEN framework employs spectrograms as a representation of bird songs and leverages proven image generation techniques to create new spectrograms, subsequently converted back to digital audio signals. As a class‐agnostic tool, ECOGEN is applicable to a wide range of biophonic sounds, including mammal and insect calls. We show that adding samples generated by ECOGEN to a bird song classifier improved the classification accuracy by 12% on average and improved results compared with classic data augmentation techniques 80% of the time. Our approach is both fast and efficient, enabling the generation of synthetic bird songs on standard computing resources. By facilitating the creation of synthetic bird songs, ECOGEN can contribute to the conservation of endangered bird species, while providing valuable insights into their vocalizations, behaviours and habitat preferences. Future development of ECOGEN can be easily implemented and could focus on incorporating additional configurable parameters during the generation phase for increased control over the output, catering to the specific needs of biologists.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».