연구자들은 녹음 메타데이터(위치 및 시간 등)를 보조 감독 신호로 발성과 함께 활용하는 새로운 바이오음향 파운데이션 모델인 MetaPerch를 소개했습니다. 이 접근 방식은 모델이 종-메타데이터 상관관계를 활용하여 종 분포 및 음향 도메인 변화에 대해 더 잘 일반화하는 풍부한 표현을 촉진할 수 있게 합니다.
이 연구는 17개 바이오음향 데이터셋 전반에 걸친 9가지 다양한 메타데이터 소스의 영향을 광범위한 경험적 분석으로 제시합니다.
이 추가 정보를 통합함으로써 MetaPerch는 여러 어려운 도메인 전반에 걸쳐 강력한 종 식별 성능을 달성하여 현실 세계의 수동 음향 모니터링의 주요 배포 과제를 해결합니다.