arXiv cs.LG· Welmoed R. Eversteijn, Burooj Ghani, A. Leonie Baier, Dan Stowell·· 29 天前AI 评分26
脉冲间隔变化对深度学习蝙蝠叫声分类的影响
Effects of interpulse-interval variation on deep-learning classification of bat vocalizations
AI 导读
研究表明蝙蝠叫声的脉冲间隔（IPI）自然变化对物种分类的贡献有限，且 Transformer 模型并未比 CNN 更有效利用该时序特征。在同条件实验中，PaSST 准确率在自然与归一化 IPI 下分别为 71±2.3% 和 70±6.3%，而 EfficientNet 从 47±4.7% 提升至 57±3.9%。跨条件测试中，经归一化训练的模型在自然测试集上准确率分别降至 50% 与 57%。
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