アフリカの鳥の鳴き声を音声分析で分類する

バードコール分類っていうのは、鳥の声をもとにいろんな鳥の種類を特定するプロセスなんだ。このプロジェクトでは、アフリカの鳥をいろんな場所の録音を使って分類することに集中したよ。特に、転移学習と半教師ありデータセット注釈の2つの主要な技術を使って、識別プロセスを改善する方法を探ったんだ。

#プロジェクト概要

このプロジェクトの主な目標は、10分間の音声録音の中で鳥の種類を分類することだった。これらの録音の各5秒のセグメントには、どの鳥の種類がいるかの可能性をラベル付けしなきゃならなかった。17,000以上の音声トラックがあって、合計192時間以上のトレーニングデータがあったんだけど、問題は、そのトラックにある鳥の種類についての情報はあるのに、どこでその声が録音されたのかはわからなかったんだ。一部の種は一つか二つの例でしか表現されていなかったから、さらに難しい作業になった。

#アプローチ

BirdNETやMixITみたいな既存のモデルを使って分類を助けるつもりだった。BirdNETは音声クリップを分析して、鳥だけじゃなくて環境音や人の声のようなノイズも含むさまざまなクラスを特定できる。BirdNETの学習された表現を利用して、新しい注釈付きデータセットを作成し、モデルのトレーニングに使ったんだ。

#埋め込み空間と転移学習

BirdNETは音声クリップを埋め込みと呼ばれる構造化された形に変換する。これらの埋め込みは、データの重要な特徴を捉えつつ、ノイズを減少させるのに役立つんだ。これらの埋め込みを使って新しい機械学習モデルをトレーニングしたよ。埋め込みを可視化することで、異なる鳥の種類がどれだけ区別できるかのパターンやクラスターが見えたんだ。

#半教師ありデータセット注釈

MixITは音声トラック内の異なる音を分けるのを助けるモデルなんだ。たとえば、複数の音が含まれるトラックを使った場合、MixITはバックグラウンドのノイズから鳥の声を分離することができた。処理を管理するために、数日間のワークフローを扱うためのルイージというシステムを使ったよ。処理を楽にするために、すべての音声クリップを3分未満に分けたんだ。

次に、各音声クリップを処理して、3秒ごとのセグメントの埋め込みを抽出して、BirdNETの予測に基づいてラベルを付けた。これによって、さまざまなモデルを効果的にトレーニングするためのデータセットが作成できたんだ。

#実装とワークフロー

作業をトレーニングと推論の2つの主な部分に分けたよ。トレーニングはGoogle Cloud Platformで行い、推論にはKaggleノートブックを使った。共有のPythonパッケージを開発することで、依存関係を管理して、両方の段階のプロセスを円滑に進められるようにしたんだ。

推論ワークフローでは、まず必要なモデルとデータを同期させて準備した。データが整ったら、音声録音を読み込み、小さなチャンクに分けて、BirdNETを実行して各セグメントの埋め込みと予測を得たよ。

#ベースラインモデル

モデル開発のスタートとして、各録音の最高エネルギーセグメントを使った基本的なアプローチから始めた。最も大きな音は鳥の声である可能性が高いと仮定したんだ。最大の予測値があるレベルを超えていたら、それをコールとしてラベル付けし、それ以外は「ノーコール」とラベル付けした。ロジスティック回帰やサポートベクターマシンなど、さまざまな分類器を適用して、どれが最適かを試してみたよ。

最初のロジスティック回帰モデルは悪くなくて、同様のコンペでよく使われる別のモデルよりも高いスコアを出した。これが他の分類器、たとえばグラデーションブースティング決定木のような選択肢を探索するきっかけになったんだ。

#バイナリモデルの探求

データセットをさらに理解するために、鳥の声があるかないかを識別するバイナリ分類器を作りたいと思った。ポジティブ（鳥の声あり）とネガティブ（鳥の声なし）の例を含むバランスの取れたデータセットを作ったよ。ロジスティック回帰モデルは高い精度を達成して、ラベル付けプロセスが効果的だったことを示した。

さらに、最も多い3つの鳥の種に焦点を当てた小さなデータセットも作成して、これも素晴らしい結果を出した。でも、一部の種の分布が不均等で、分類に課題が生じる可能性があることにも気づいた。

#補間埋め込みモデル

モデルを強化するために、補間を試みて、新しい例を既存のサンプルの特徴を組み合わせて作ることにした。これがデータセットのバランスを取ったり、パフォーマンスを向上させるのに役立つと思ったんだ。異なる時間セグメントから特徴を生成することで、データセットを豊かにしようとしたよ。

いくつかの実験では、期待できる改善が見られたけど、他の実験ではベースラインと比べて低いスコアになっちゃった。補間の効果については、今後の研究課題だ。

#アンサンブルと連結モデル

我々はアンサンブルモデルも検討して、最高の性能を発揮する分類器からの出力を組み合わせた。この方法は、複数のモデルの多様な強みを活かすことを目的としている。最終的なアプローチでは、BirdNETの最終層の出力に基づいて分類し、分類用の確率ベクトルを作成したんだ。

#データ品質の課題

データ品質は効果的なモデルを構築するために重要なんだ。柔軟なラベリングワークフローを作成して、オーディオセグメントを正確にラベル付けできるようにした。でも、人間が確認したラベルの独立したデータセットがあれば、オートラベリングプロセスの評価がもっと良くなると思う。

ラベルの品質を分析することで、モデルのパフォーマンスを向上させられる。それに、音の分離プロセスの精度を測定するための指標を実装することを考えている。そうすれば、鳥の声をノイズからどれだけうまく区別できたかの洞察が得られるんだ。

#音源分離の役割

MixITモデルの貢献は、特にノイズを減らすのに重要だった。音の分離がモデルに与える影響を評価することが価値があると認識していたよ。でも、異なるオーディオサンプリングレートの違いで課題に直面していたけど、これらのモデルを統合することで取り組みを強化できると感じたんだ。

#今後の方向性

研究から得られた知見は、補間埋め込みの潜在的な利点についてのものだった。他の分類モデルを試して、さらに良い結果が得られるかどうかを探求したいと思っている。さらに、異なる音分離トラックとその埋め込みとの関係を探って、モデルの性能をより深く理解しようと考えているんだ。

要するに、私たちのプロジェクトは音声録音を使ったバードコール分類に焦点を当て、転移学習と半教師あり技術を応用した。いくつかの実験やモデルの評価を通じて、私たちの方法の効果を示し、将来の探求のための分野を特定したよ。適切なアプローチを持つことで、自然の生息地から鳥の種類を分類する進展を意味のある形で進められることがわかったんだ。