本文提出了将自我监督学习(SSL)和深度主动学习(DAL)结合起来,通过Transformer模型实现鸟类声音监测。通过SSL,ActiveBird2Vec生成高质量的鸟类声音表示,通过DAL减少对专家标注数据集的依赖。计划通过Huggingface Datasets整理一套全面的任务,评估不同Transformer模型在鸟声识别任务上的熟练程度。旨在加速鸟类声学研究进展并为保护策略作出贡献。
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