ArcticSoundsNET: BirdNET embeddings facilitate improved bioacoustic classification of Arctic species
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, deep learning has become a popular solution for processing large ecological monitoring datasets. This rise in use has resulted in global classification models for a variety of data types and taxa, such as BirdNET, which classifies vocalizations of more than 6000 avian species from acoustic data. These global models can be useful pre-trained models for transfer learning, allowing researchers to more easily develop classifiers specialized to their datasets. However, the development of such models hinges on the availability of comprehensive, high-quality training data, which can be difficult to acquire, produce, and use. We present a novel pipeline for creating training data from a large and unlabeled dataset with minimal human oversight. We used this pipeline and BirdNET as our base model to develop a transfer-learning-based model, ArcticSoundsNET, using acoustic monitoring data from 205 sites across Alaska's Arctic Coastal Plain . We compared performance of ArcticSoundsNET with that of BirdNET to evaluate the effectiveness of our pipeline and success of the new model. We found that the ability of ArcticSoundsNET to detect and classify avian vocalizations in our data greatly exceeded that of BirdNET (AUC ROC = 0.888 for ArcticSoundsNET, AUC ROC = 0.593 for BirdNET). Importantly, our method for developing a training dataset is widely applicable for ecologists who do not have large amounts of labeled data, facilitating the creation of task-specific classification models. Developing such models is an essential step in using large acoustic datasets to support ecological conservation of critical species and habitats.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».