エコジェンに会ってください：生物学者や生態学者のためにリアルな鳥の歌を生成するために設計された新しいディープラーニングのアプローチ

『エコジェンに会ってください：新しいディープラーニングのアプローチでリアルな鳥の歌を生成するために、生物学者や生態学者のために設計されました』

ディープラーニングの登場は、さまざまな分野に大きな影響を与え、さまざまな領域にその影響を広げています。注目すべき応用の1つは、鳥の歌声を通じた希少鳥の監視です。

鳥の歌声による鳥の区別は、生態学者や一般の人々にとって数多くのモバイルアプリケーションやソフトウェアの利用可能性により、より容易になりました。しかし、識別ソフトウェアが馴染みのない鳥の種や参考録音が少ない鳥の種に遭遇した場合、大きな問題が発生します。

生態学者や保全家は、世界で最も希少な鳥の監視に直面しています。カナダのモンクトン大学の研究者は、この問題を克服するために、ECOGENというものを開発しました。ECOGENは、希少な種のサンプルを強化するために、生物学的な観点から鳥の真似を生成することができます。これらのサンプルは、生態学的なモニタリングで使用される音声識別ツールのトレーニングに使用できます。

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音声の生成には、合成に必要な多数のサンプルが含まれるといういくつかの課題があります。さまざまな形式がオーディオファイルの処理に使用され、これらの表現の多くは情報の喪失を引き起こすため、高品質なオーディオサンプルの作成が困難になります。時間領域で音圧振幅を記録する波形表現は、情報の完全性を保ちながら最も普及している形式の1つとして浮かび上がります。

このため、ECOGENは、AIモデルの改善のために新しい鳥の音声のインスタンスを作成しました。基本的に、ECOGENは、動物に害を与えず、追加の現地調査を必要とせずに、野生録音が限られている種の音声ライブラリを拡張することができます。

研究者たちは、ECOGENによって生成された合成鳥の歌声のサンプルを鳥の歌声識別子に追加することで、鳥の歌声の分類精度が平均で12％向上することを発見しました。主任研究者の一人であるニコラス・ルコント博士は、生物多様性の変化を追跡するための音響モニタリングなどの自動化されたツールの緊急性を強調しました。ただし、音響モニタリングで種の識別に使用される現在のAIモデルには十分な参照ライブラリが頻繁に欠けていると指摘しました。

研究者たちは、合成鳥の歌声の作成が絶滅危惧種の保護に貢献し、彼らの発声、行動、および生息地の好みに関する貴重な情報を提供することができると強調しました。

ルコント博士は、このツールは他の種類の動物にも利益をもたらす可能性があり、鳥について開発されたECOGENでも哺乳類、魚類、昆虫、両生類に適用できると述べました。

ECOGENは、鳥の歌声の録音をスペクトログラムに変換し、音の視覚的な表現にします。次に、これらのスペクトログラムに基づいて新しいAIイメージを生成し、限られた録音を持つ種に特化したデータセットを強化します。これらの新しく生成されたスペクトログラムは、鳥の音声識別モデルのトレーニングのためにオーディオ形式に再変換されます。この研究では、全世界から収集された23,784の野生鳥の録音データセットを使用し、264種類の異なる種を包括しています。

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