Исследователи представляют MetaPerch, новую биоакустическую фундаментальную модель, которая использует метаданные записи, такие как местоположение и время, в качестве вспомогательных сигналов обучения наряду с вокализациями. Этот подход позволяет модели использовать корреляции между видами и метаданными, способствуя формированию более богатых представлений, которые лучше обобщаются для распределения видов и сдвигов акустических доменов.
В исследовании представлен обширный эмпирический анализ влияния 9 различных источников метаданных на 17 биоакустических наборах данных.
Благодаря включению этой дополнительной информации MetaPerch демонстрирует высокую точность идентификации видов в нескольких сложных доменах, решая ключевые проблемы развертывания при реальном пассивном акустическом мониторинге.