Los investigadores presentan MetaPerch, un nuevo modelo fundamental de bioacústica que aprovecha los metadatos de grabación, como ubicación y tiempo, como señales de supervisión auxiliares junto con las vocalizaciones. Este enfoque permite al modelo utilizar correlaciones entre especies y metadatos, fomentando representaciones más ricas que se generalizan mejor a la distribución de especies y a los cambios en el dominio acústico.
El estudio presenta un análisis empírico extenso de los efectos de 9 fuentes diversas de metadatos en 17 conjuntos de datos bioacústicos.
Al incorporar esta información adicional, MetaPerch logra un fuerte rendimiento en la identificación de especies a través de múltiples dominios desafiantes, abordando desafíos clave de implementación en el monitoreo acústico pasivo del mundo real.