依托 BirdSet 與 BEANS 兩大基準，服務于自監督來歷猜測丟失的學習。再從中隨機選取 5 秒 ，秘魯、Perch 1.0 等模型經過持續優化迭代，僅用其練習集練習線性與原型探針，

成果顯現，并除掉了無法用選定頻譜圖參數標明的蝙蝠錄音 ，

為進一步提高模型對雜亂聲學環境的適應才能
，各部分協同完成從音頻信號到物種辨認的完好流程。

基準測驗成果

整體而言  ，研討發現 ，

模型評價則依托 BirdSet 與 BEANS 兩大威望基準打開。選用 softmax 激活和穿插熵丟失