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鸟声标注技术及其在被动声学监测中的应用

Advances in bird sound annotation methods for passive acoustic monitoring

作     者:郭倩茸 段淑斐 谢捷 董雪燕 肖治术 Qianrong Guo;Shufei Duan;Jie Xie;Xueyan Dong;Zhishu Xiao

作者机构:太原理工大学电子信息工程学院太原030600 南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院南京210023 北京联合大学特殊教育学院北京100075 中国科学院动物研究所农业虫害鼠害综合治理研究国家重点实验室北京100101 

出 版 物:《生物多样性》 (Biodiversity Science)

年 卷 期:2024年第32卷第10期

页      面:72-93页

核心收录:

学科分类:07[理学] 0713[理学-生态学] 

基  金:国家自然科学基金(32371556,12004275) 山西省自然科学基金(202403021211098) 山西省回国留学人员科研教研资助项目(2024-060) 

主  题:鸟声数据集 人工标注 半自动标注 自动标注 鸟声识别 被动声学监测 

摘      要:鸟声标注用于标记声音中的鸟类信息,如种类、声音结构等,是鸟类被动声学监测及相关声学数据分析、物种自动识别分类的重要基础。本文以鸟声标注为重点,比较了人工标注、自动标注和半自动标注等常用方法的优势,点明了各自在数据质量、标注一致性和标注效率等方面面临的挑战,同时探讨了这些标注方法在被动声学监测中的应用进展,提出了自动标注模型优化、跨地区数据集建立和半自动标注系统完善等未来发展方向。尽管目前自动标注方法取得了显著进展,但鸟声标注仍面临冷启动问题,亟需更大规模的跨地区数据集和高效的质量检测半自动标注系统,以满足标注数量和质量的双重要求。本综述有助于帮助鸟声数据集创建者和标注者更好地理解现有标注技术及其潜在的发展趋势,为大规模鸟类声学监测数据的高效物种自动识别提供技术支撑。

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