Les chercheurs présentent MetaPerch, un nouveau modèle de fondation bioacoustique qui exploite les métadonnées d'enregistrement telles que la localisation et l'heure comme signaux de supervision auxiliaires alongside des vocalisations. Cette approche permet au modèle d'utiliser les corrélations espèces-métadonnées, encourageant des représentations plus riches qui se généralisent mieux aux distributions d'espèces et aux décalages de domaine acoustique.
L'étude présente une analyse empirique approfondie des effets de 9 sources de métadonnées diverses sur 17 jeux de données bioacoustiques.
En intégrant ces informations supplémentaires, MetaPerch atteint de solides performances d'identification des espèces à travers plusieurs domaines difficiles, répondant aux principaux défis de déploiement dans la surveillance acoustique passive du monde réel.