Ученые научили искусственный интеллект различать птиц по их голосу
Международной группой ученых, организовано машинное обучение нейросети возможности распознавания по звукам пения птиц, принадлежность их к виду, соответствующему их голосу. Эксперимент проведен в рамках Bird Audio Detection challenge.
Организационные мероприятия направлены на автоматизацию подсчета популяций пернатых, на определенной территории проживания. Для этого специалистами была запущена программа Bird Audio Detection challenge. В ее разработке принимали участие исследователи разных стран, преследовалась цель научить искусственный интеллект распознавать птиц по их пению.
Всего создали примерно 30 нейросетей, в обучении которых был использован датасет из сотен часов с образцами пения птиц, которые записали на территории Чернобыльской области Украины. Здесь проживает самое большое видовое разнообразие певчих птиц, так же, здесь их пение не искажается звуками людей и городов.
Тестирование прошли все алгоритмы, которые создали ученые. В условия работы искусственного интеллекта включалось определение по аудиозаписи птичьих голосов, а затем определение по обнаруженным звукам вида пернатых, к которым относится источник. Лучшей нейросетью удалось показать 89% точности результата.
Организационные мероприятия направлены на автоматизацию подсчета популяций пернатых, на определенной территории проживания. Для этого специалистами была запущена программа Bird Audio Detection challenge. В ее разработке принимали участие исследователи разных стран, преследовалась цель научить искусственный интеллект распознавать птиц по их пению.
Всего создали примерно 30 нейросетей, в обучении которых был использован датасет из сотен часов с образцами пения птиц, которые записали на территории Чернобыльской области Украины. Здесь проживает самое большое видовое разнообразие певчих птиц, так же, здесь их пение не искажается звуками людей и городов.
Тестирование прошли все алгоритмы, которые создали ученые. В условия работы искусственного интеллекта включалось определение по аудиозаписи птичьих голосов, а затем определение по обнаруженным звукам вида пернатых, к которым относится источник. Лучшей нейросетью удалось показать 89% точности результата.