Entendiendo el Desempeño Variable en el Marco de Trabajo MIL Profundo para la Detección Acústica de Aves Tropicales

Abstract

Se han propuesto muchos algoritmos de detección de audio para monitorear aves usando sus vocalizaciones. Entre estos algoritmos, las técnicas basadas en el aprendizaje profundo han tomado la delantera en términos de rendimiento a gran escala. Sin embargo, usualmente se requiere de mucho trabajo manual para etiquetar correctamente las vocalizaciones de aves en grandes conjuntos de datos. Una forma de abordar esta limitación es usar el marco de trabajo de aprendizaje de instancias múltiples (MIL), que modela cada grabación como una bolsa de instancias, es decir, una colección de segmentos de audio que se asocia con una etiqueta positiva si un pájaro está presente en la grabación. En este trabajo, modificamos una red profunda MIL propuesta previamente, para predecir la presencia o ausencia de aves en grabaciones de campo de un minuto. Exploramos el comportamiento y el rendimiento de la red cuando utilizamos un número diferente de coeficientes cepstrales de frecuencia de mel (MFCC) para representar las grabaciones. La mejor configuración encontrada logró un valor F de 0.77 sobre el conjunto de datos de validación.

Keywords

• aprendizaje profundo
• aprendizaje de instancias múltiples
• bioacústica
• detección de aves