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Este artículo estudia el rendimiento del aprendizaje por transferencia de modelos de aprendizaje autosupervisado basados en el habla (HuBERT, WavLM y XEUS) para tareas de detección y clasificación bioacústica. Demostramos su capacidad para generar representaciones latentes ricas de sonidos animales de diversos taxones y analizamos las características del modelo mediante el sondeo lineal de representaciones promediadas en el tiempo. Además, ampliamos el enfoque para considerar la influencia de la información temporal mediante el uso de diferentes arquitecturas posteriores y estudiamos el impacto del rango de frecuencia y el ruido en el rendimiento. En consecuencia, demostramos un rendimiento competitivo con modelos de preentrenamiento bioacústico optimizados, demostrando el impacto de las configuraciones de preentrenamiento tolerantes al ruido. Esto resalta el potencial del aprendizaje autosupervisado basado en el habla como un marco eficaz para el avance de la investigación bioacústica.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Demostramos que un modelo de aprendizaje autosupervisado se puede aplicar eficazmente al análisis de datos bioacústicos.
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Confirmamos que podemos generar ricas expresiones latentes para varios sonidos animales.
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Sugerir la importancia de entornos de preentrenamiento resistentes al ruido.
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Presentando nuevas posibilidades para el avance de la investigación bioacústica.
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Limitations:
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Dado que los resultados corresponden a un modelo y un conjunto de datos específicos, se necesita más investigación para determinar su generalización.
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Se necesita un análisis más profundo del método de Limitations para considerar la información temporal.
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Se necesitan más investigaciones en profundidad sobre el rango de frecuencia y los efectos del ruido.
