A 9ª competição anual de MLSP: Novos métodos para classificação acústica de múltiplas espécies de pássaros simultaneamente em um ambiente ruidoso

Os pássaros têm sido amplamente utilizados como indicadores biológicos para pesquisa ecológica. Eles respondem rapidamente a mudanças ambientais e podem ser usados para inferir sobre outros organismos (por exemplo, insetos dos quais se alimentam). Métodos tradicionais de coleta de dados sobre pássaros envolvem um esforço humano custoso. Uma alternativa promissora é o monitoramento acústico. Existem muitas vantagens em gravar áudio de pássaros em comparação com pesquisas humanas, incluindo maior resolução e extensão temporal e espacial, aplicabilidade em locais remotos, redução do viés do observador e potencialmente menor custo. No entanto, é um problema aberto para processamento de sinal e aprendizado de máquina identificar de forma confiável sons de pássaros em dados de áudio do mundo real coletados em um cenário de monitoramento acústico. Alguns dos principais desafios incluem múltiplos pássaros vocalizando simultaneamente, outras fontes de som não proveniente de pássaros (por exemplo, insetos zumbindo) e ruído de fundo como vento, chuva e veículos motorizados.