Googleは、生物音響学のための高性能な
事前学習済みモデルとして「Perch」をリリースしています。
最新リリースであるPerch2.0では、鳥類のみを
対象とした学習から、大規模な多分類群データセットへと
拡張されています。
その「Perch」の最新モデルである陸生生物の音声で
学習された基盤モデルであるPerch2.0を用いて、
海洋哺乳類や水中音響の分類タスクに転移学習させる
能力が検証されました。
利用したデータセットは「NOAA PIPAN」、「ReefSet」、
「DCLDE 2026」の3つです。
それぞれのデータセットの特徴や、
今回の実験結果からわかったこととは？
詳しくはリンク記事でご確認ください。
Googleの鳴き声分類AI「Perch 2.0」がクジラの生態研究に役立っている – GIGAZINE
Google DeepMindが開発した生物音響基盤モデルであるPerch 2.0は、主に鳥類などの陸生生物の鳴き声を用いて事前学習されていますが、海洋哺乳類の分類においても極めて高い性能を発揮することが明らかになりました。研究結果は未査読論文リポジトリのarXivで公開されています。
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