Компьютерная биоакустика с использованием глубокого обучения: обзор и дорожная карта

Звуковые сигналы животных и природные звуковые ландшафты содержат ценные данные о поведении животных, популяциях и экосистемах; их изучают в биоакустике и экоакустике, где важную роль играют обработка и анализ сигналов. Развитие доступных цифровых звукозаписывающих устройств и быстрый прогресс в информатике, включая большие данные, обработку сигналов и машинное обучение, ускорили развитие компьютерной биоакустики в последние десятилетия.

Методы заимствуют из более широких областей глубокого обучения, включая обработку речи и изображений. Однако задачи, требования и характеристики данных здесь нередко отличаются от тех, что встречаются при анализе речи или музыки. По-прежнему остаются нерешённые проблемы и задачи, для которых в акустических сигналах, безусловно, присутствуют данные, но которые пока не извлечены.

В этой статье представлен обзор современного состояния глубокого обучения в компьютерной биоакустике с целью прояснить ключевые понятия и выявить, а также проанализировать пробелы в знаниях. На этой основе предлагается субъективная, но обоснованная дорожная карта для компьютерной биоакустики с использованием глубокого обучения: темы, на которых сообществу следует сосредоточиться, чтобы максимально использовать будущие достижения в области искусственного интеллекта и информатики и применять аудиоданные для решения зоологических и экологических вопросов.