Bioacoustic Monitoring
This page provides resources and information about using machine learning for bioacoustic monitoring. Bioacoustic monitoring involves recording and analyzing sounds from the environment to study wildlife, particularly birds, amphibians, and other vocal species.
Esta página proporciona recursos e información sobre el uso del aprendizaje automático para el monitoreo bioacústico. El monitoreo bioacústico implica grabar y analizar sonidos del medio ambiente para estudiar la vida silvestre, particularmente aves, anfibios y otras especies vocales.
Summary
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Data
* Xeno Canto: https://xeno-canto.org/
Common Challenges and Solutions
Data is difficult to annotate due to long streams of audio, multiple species and background audio
Existing Tools
Whombat is a new annotation tool that is currently under development. https://arxiv.org/abs/2308.12688
OpenSoundScape is a tool for bioacoustic analysis that is currently under development. https://opensoundscape.org/
Acoupi is a tool for managing field deployments of audio data. https://github.com/acoupi/acoupi
NatureLM-audio is a foundation model for bioacoustic analysis. https://github.com/earthspecies/NatureLM-audio
Whombat: A New Tool for Bioacoustic Annotation. https://arxiv.org/pdf/2501.17841
Worked Example Notebook
OpenSoundscape proporciona varios ejemplos prácticos para el análisis bioacústico. Aquí están los tres ejemplos principales:
- 1. Carga de Datos con OpenSoundscape - Aprende a cargar y preprocesar datos de audio para análisis bioacústico.
- 2. Entrenamiento de una CNN - Guía paso a paso para entrenar una red neuronal convolucional para la detección de especies.
- 3. Entrenamiento de un Clasificador Superficial usando BIRDNET - Aprende a utilizar el modelo BIRDNET existente para crear un clasificador personalizado.
Estos ejemplos proporcionan una introducción completa al flujo de trabajo de análisis bioacústico, desde la carga de datos hasta el entrenamiento de modelos personalizados.