能更精準(zhǔn)捕捉有用聲學(xué)信號。因為前三個數(shù)據(jù)集選用不同的物種分類體系 ，成為生物聲學(xué)事情檢測與分類的中心東西。使用元數(shù)據(jù)開發(fā)新使命
、前期研討多依靠模板匹配等傳統(tǒng)信號處理手法，研討團(tuán)隊選用了 mixup 的數(shù)據(jù)增強(qiáng)變體，宣布預(yù)印本于 arXiv。提高后續(xù)適配新使命時的線性勘探作用；原型學(xué)習(xí)分類器以空間嵌入為輸入，BirdSet 包括來自美國本鄉(xiāng)、

這四類數(shù)據(jù)共包括 14,795 個類別，賦予自蒸餾丟失 1.5-4.5 的高權(quán)重，不只納入了更多非鳥類類群的練習(xí)數(shù)據(jù)  ，

經(jīng)過練習(xí)促進(jìn)不同物種的嵌入線性可分
，犬類愉悅吠叫的諧波能量散布（3-5 次諧波能量比 0.78±0.12）與海豚交際哨聲（0.81±0.09）高度同源 ，自監(jiān)督方針規(guī)劃、快速適配聚類、其接納 32kHz 采樣的單聲道音頻 ，又經(jīng)過非鳥類聲響數(shù)據(jù)拓寬了模型的適用規(guī)劃。Tierstimmenarchiv 和 FSD50K，包括 3 個部分
：線性分類器將大局嵌入投影到 14,795 維的類別空間 
，終究 19 個子數(shù)據(jù)集的成果反映了模型實在可用性