Modelul nostru de bază pentru bioacustică, Perch, a fost antrenat în principal pe animale terestre – precum păsările. Dar Perch 2.0 oferă performanțe incredibile la acustica subacvatică. Iată cum ne ajută să ascultăm și să înțelegem ecosistemele 🧵 marine

Oceanul este un "peisaj sonor" al misterului. Pentru a proteja speciile subacvatice, trebuie să le identificăm la scară largă. Recent, am lansat Perch 2.0, care excelează la sarcini de validare marină – deși nu are audio subacvatic în timpul instruirii.

Pentru a extinde capacitățile Perch 2.0 pentru identificarea sunetului subacvatic, am folosit învățarea prin transfer. Modelul pre-antrenat poate deja înțelege sunetul, așa că îl învățăm să învețe parametri noi doar pentru pasul final al procesului, aplicându-l unei noi specii.

Perch 2.0 a fost evaluat pe o gamă largă de sarcini de vocalizare a balenelor: distingerea diferitelor specii de balene cu fanoane și subpopulațiile de balene ucigașe. Comparativ cu modelele pre-antrenate, s-a situat constant în cel mai bun sau al doilea cel mai bun model pentru fiecare set de date și dimensiune de eșantion.

Credem că Perch 2.0 are un succes atât de mare în transferul datelor despre păsări către sunetele subacvatice datorită capacității sale de: Generalizează: poate categorisi cu măiestrie sunetele care nu sunt incluse în antrenamentul său. Clasifică sunetele similare: este forțat să învețe detalii ale caracteristicilor acustice. Recunoaște diversitatea: identifică o varietate de specii care au evoluat vocalizări, dar totuși împărtășesc caracteristici structurale.