Новая нейросеть Google определяет птиц по пению
31.01.2022 357 0
Экологи давно используют птиц для изучения пищевых цепочек, биоразнообразия и здорового цикла лесов. Эксперты анализируют сделанные в лесу записи за определённый промежуток времени и определяют, какие виды птиц на них присутствуют. Google упростила этот процесс при помощи своей новой нейросети.
Первые попытки нейросетей анализировать звуки столкнулись с рядом сложностей. В момент утреннего пения птиц, когда они наиболее активны, часто можно услышать трели одновременно многих видов. В таком случае точность алгоритма значительно снижается. Звуки ветра, грозы, дождя и даже насекомых ещё больше осложняют работу искусственному интеллекту.
В Google удалось решить эти проблемы, применив алгоритм неконтролируемого разделения звуков (MixIT). Он позволяет разбить один звуковой файл на несколько изолированных частей. В каждой из них содержится пение одной птицы, что помогает нейросети в дальнейшем чётко определить её вид. Для улучшения процесса распознавания применили случайную фильтрацию низких частот. Это помогает улавливать голоса птиц на значительном расстоянии.
Первые тесты новой нейросети показали высокую эффективность при определении конкретных видов птиц. Этот алгоритм поможет экологам исследовать изменения биоразнообразия в лесных массивах после пожаров, а также по-новому взглянуть на то, что происходит с коралловыми рифами.
Первые попытки нейросетей анализировать звуки столкнулись с рядом сложностей. В момент утреннего пения птиц, когда они наиболее активны, часто можно услышать трели одновременно многих видов. В таком случае точность алгоритма значительно снижается. Звуки ветра, грозы, дождя и даже насекомых ещё больше осложняют работу искусственному интеллекту.
В Google удалось решить эти проблемы, применив алгоритм неконтролируемого разделения звуков (MixIT). Он позволяет разбить один звуковой файл на несколько изолированных частей. В каждой из них содержится пение одной птицы, что помогает нейросети в дальнейшем чётко определить её вид. Для улучшения процесса распознавания применили случайную фильтрацию низких частот. Это помогает улавливать голоса птиц на значительном расстоянии.
Первые тесты новой нейросети показали высокую эффективность при определении конкретных видов птиц. Этот алгоритм поможет экологам исследовать изменения биоразнообразия в лесных массивах после пожаров, а также по-новому взглянуть на то, что происходит с коралловыми рифами.
Комментарии (0) |