Знакомьтесь с ECOGEN новейшим подходом глубокого обучения, разработанным для генерации реалистичных песен птиц для биологов и экологов.
Познакомьтесь с ECOGEN - новейшим подходом глубокого обучения для создания реалистичных песен птиц для биологов и экологов.
Появление глубинного обучения значительно повлияло на различные области, расширив свое влияние на разнообразные области. Одно из заметных применений – использование его для мониторинга редких птиц по их песням.
Выделение птиц по их песням стало более доступным благодаря наличию многочисленных мобильных приложений и программного обеспечения для экологов и широкой публики. Однако возникает проблема при обнаружении программного обеспечения для идентификации видов птиц, которые оно не знает или которых существует мало справочных записей.
Экологам и защитникам природы приходится сталкиваться с проблемой мониторинга некоторых из самых редких птиц мира. Чтобы преодолеть эту проблему, исследователи из Университета Монктон в Канаде разработали ECOGEN, который может генерировать реалистичные звуки птиц для улучшения образцов редких видов. Эти данные затем можно использовать для обучения инструментов аудиоидентификации, применяемых в экологическом мониторинге.
- The new Layout feature of Amazon Textract introduces efficiencies in general purpose and generative AI document processing tasks
- Встраивание текста и поиск с помощью сходства предложений в масштабе с Amazon SageMaker JumpStart
- «Машинное обучение с помощью MATLAB и Amazon SageMaker»
Генерация аудио представляет собой несколько вызовов, включая большое количество требуемых образцов для синтеза. Используются различные форматы для обработки аудиофайлов, и многие из этих представлений приводят к потере информации, что усложняет создание аудиообразцов высокого качества. Одним из наиболее распространенных форматов, сохраняющих целостность информации без потерь, является волновая форма, записывающая амплитуду звукового давления во временной области.
Чтобы решить эту проблему, ECOGEN создает новые примеры птичьих звуков для улучшения моделей искусственного интеллекта. В сущности, ECOGEN позволяет расширить звуковые библиотеки для видов с ограниченными дикими записями без вреда для животных или потребности в дополнительной работе в поле.
Исследователи обнаружили, что добавление синтетических образцов птичьих песен, созданных с помощью ECOGEN, в идентификатор птичьих песен увеличивает точность классификации птичьих песен в среднем на 12%. Один из ведущих исследователей, доктор Николя Леконт, подчеркнул настоятельную необходимость автоматических инструментов, таких как акустический мониторинг, для отслеживания изменений в биоразнообразии, вызванных заметными мировыми колебаниями численности животных. Однако в настоящее время в текущих моделях искусственного интеллекта, используемых для идентификации видов в акустическом мониторинге, часто отсутствуют полные справочные библиотеки.
Исследователи подчеркнули, что создание синтетических птичьих песен может способствовать сохранению находящихся под угрозой видов птиц и предоставлять ценную информацию о их вокализации, поведении и предпочтениях местообитания.
Доктор Леконт сказал, что этот инструмент может быть полезен также и для других типов животных и добавил, что хотя ECOGEN был разработан для птиц, исследователи уверены, что его можно применить к млекопитающим, рыбам, насекомым и амфибиям.
ECOGEN работает путем преобразования записей птичьих песен в спектрограммы, визуальные представления звуков. Затем он генерирует новые изображения искусственного интеллекта на основе этих спектрограмм, тем самым расширяя набор данных специально для редких видов с ограниченными записями. Эти новые спектрограммы затем преобразуются обратно в аудиоформат для обучения моделей идентификации птичьих голосовых сигналов. В данном исследовании исследователи использовали набор данных, состоящий из 23 784 диких записей птиц из разных стран, включая 264 разных вида.
