Об этом сообщает «Politexpert» со ссылкой на HackerNoon
Идентификация видов птиц по их голосам стала важным инструментом для биологов и экологов, позволяя эффективно изучать экосистемы без необходимости визуального наблюдения. Современные технологии и методы машинного обучения дают возможность автоматизировать этот процесс, используя аудиозаписи, собранные автономными устройствами в лесах и других природных территориях. Такие системы помогают не только мониторить биоразнообразие, но и оценивать состояние экосистем.
Одной из ключевых задач является разработка моделей, способных классифицировать звуки птиц с высокой точностью, учитывая широкий спектр видов и разнообразие аудиоматериалов. Конкурс BirdCLEF+ 2025, проводимый на платформе Kaggle, ставит цель создания таких классификаторов на основе обширных аудиоданных и современных алгоритмов глубокого обучения. Это стимулирует исследователей создавать и совершенствовать методы анализа звуковых сигналов птиц.
Особенности обучающих данных и проблемы баланса классов
Данные конкурса включают более 28 тысяч аудиозаписей птичьих голосов, разделённых на 206 классов, соответствующих видам птиц. При этом часть видов не покрывается существующими классификаторами, что требует создания новых моделей. Кроме того, аудиозаписи отличаются по качеству и количеству, что вызывает дисбаланс классов и усложняет обучение.
Некоторые записи содержат посторонние шумы или фрагменты человеческих комментариев, что требует предварительной обработки аудиофайлов для удаления нежелательных сегментов. Для улучшения качества данных применяется срезание тишины и использование аугментаций — добавления шума и изменения темпа записи, что помогает компенсировать нехватку данных для редких классов.
Технология преобразования аудиосигналов в изображение для обучения
Для обучения моделей звуковые фрагменты разбиваются на короткие сегменты по пять секунд, которые затем преобразуются в мел-спектрограммы — визуальные представления аудиосигналов, отражающие интенсивность звука в разных частотных диапазонах. Эти спектрограммы служат входными данными для свёрточных нейросетей, обучающихся распознавать характерные особенности звуков каждого вида птиц.
Мел-спектрограмма представляет собой тепловую карту, где ось времени чередуется с осью частот, а яркость показывает громкость. Использование таких изображений позволяет применять передовые методы компьютерного зрения для аудиоанализа, что повышает эффективность классификации.
Архитектура и обучение модели на базе EfficientNet
Для классификации используется архитектура EfficientNet B0 — свёрточная нейросеть, оптимизированная для работы с изображениями и обладающая высоким соотношением точности и производительности. Модель предварительно обучена на базе ImageNet и дообучается на мел-спектрограммах птиц.
В процессе обучения модель адаптируется под специфические характеристики звуковых данных, при этом часть слоёв остаётся замороженной для сохранения ранее приобретённых знаний. Используются методы борьбы с дисбалансом классов, такие как фокусированная кросс-энтропия и аугментации данных, что помогает повысить качество распознавания даже для редких видов.
Инференс и использование нескольких моделей для повышения точности
Для повышения точности классификации применяется комбинированный подход: сначала аудиозапись анализируется с помощью уже существующего классификатора Google Bird Vocalization (GBV), покрывающего большинство видов, а в случае низкой уверенности — подключается кастомная модель, обученная на недостающих классах.
Такой двухэтапный метод позволяет охватить большее количество видов и повысить общую точность распознавания в сложных условиях реального мира. Результаты классификации сохраняются для дальнейшего анализа и оценки работы модели.
Напомним, ранее мы писали о том, что искусственный интеллект требует не дебатов, а чётких правил.
Комментировать