该研究使用AutoKeras自动化神经架构搜索和超参数调优，探讨了自动化深度学习在多类鸟类声音分类中的潜力。结果表明，AutoKeras导出的模型性能优于传统模型，突显了自动化深度学习在生物声学研究和模型方面的变革潜力，并提升了可复制性。

该研究使用AutoKeras模型提高了多类鸟类声音分类的准确性和效率，消除了对手动特征工程和模型设计的需求。研究对生物声学研究和模型方面的变革具有潜力。