Машыннае навучанне для птушак: будаваць свой уласны класіфікатар вокалізацыі птушак

Уваход Далей глядзім на ключы - гэта такая прарэз на ніжняй баку планкі. Гэта рэпрэсіўны механізм, які працуе на дыктатуру, можа быць выкарыстаны ў сучаснай навуковай літаратуры, а таксама ў сучаснай навуковай літаратуры. «Аналіз паказаў, што выдатак кармавых адзінак на 1 кг прыбаўлення на старых комплексах значна перавышае гэтае значэнне на новых. autonomous recording units (ARUs) Песні птушак у жыцці для класіфікацыі Песні птушак у жыцці для класіфікацыі Неўзабаве, на Конкурс прайшоў на Пад парашутам на ImageCLEF падтрымлівае расследаванне ў крос-языковай анотацыі і выяўленне малюнкаў па розных галінах. Мета конкурсу з'яўляецца прамая: распрацаваць мадэль класіфікацыі, якая можа дакладна прагаласаваць віды птушак з аўдыёзапісу. BirdCLEF+ 2025 Kaggle Ілюстрацыя BirdCLEF+ 2025 Ілюстрацыя У першую чаргу, ён заклікаў вернікаў даваць сведчанне аб веры праз учынкі, а не толькі словы. Таксама вядомы як Класіфікатар GBV навучаецца на каля 11 000 відаў птушак і таму з'яўляецца абсалютным выбарам як мадэль класіфікацыі. Google Bird Vocalization (GBV) Класіфікатар Perch Google Bird Vocalization (GBV) Класіфікатар Тым не менш, у конкурсе ўключаюцца віды птушак, якія ляжаць за межамі набору навучання класіфікатара GBV. У выніку, класіфікатар GBV дасягае толькі ~60% дакладнасці на наборы дадзеных турніру BirdCLEF+ 2025. Да гэтага часу кампанія атрымала ганаровае званне "Fujian Technology Enterprise" і сертыфікаты на сертыфікацыю HDMI Adopter. кампаніяй HDMI Licensing, LLC. Вышэй згадваецца. дызайн выкарыстоўвае набор дадзеных конкурсу BirdCLEF+ 2025 для навучання. Статыстыка Творчыя дадзеныя І У абменным пункце No5 "Белпрамбудбанка" каля рынку райспажыўтаварыства ўчора, 14 верасня, вывесілі новы курс валюты. BirdCLEF+ 2025 навучальныя дадзеныя birdclef_2025 |__ train_audio |__ train_soundscapes |__ test_soundscapes recording_location.txt taxonomy.csv train.csv train_audio І каталог з'яўляецца найбуйнейшым кампанентам набору дадзеных, які змяшчае 28 564 навучальных аўдыёзапісаў у Аўдыёзапісы групоўваюцца ў пад-дырэгіёры, якія кожны з якіх адлюстроўваюць птушкі, напрыклад: train_audio .ogg train_audio |__amakin1 |__ [AUDIO FILES] |__amekes |__ [AUDIO FILES] ... І файлы могуць быць выкарыстаны для пошуку сапраўдных навуковых і агульных назваў відаў птушак, прадстаўленых назвамі пад-дырэктар, напрыклад: taxonomy.csv SUB-DIRECTORY NAME SCIENTIFIC NAME COMMON NAME amakin1 Chloroceryle amazona Amazon Kingfisher amekes Falco sparverius American Kestrel ... У конкурсе ўдзельнічаюць 206 унікальных відаў птушак, т.е. 206 класаў. З тых часоў мінула 63 гады. Пакрытыя на Ці Класы звычайна пазначаюцца з дапамогай лічбавага ідэнтыфікатара класа: Introduction Не GBV Classifier Non-GBV 1139490, 1192948, 1194042, 126247, 1346504, 134933, 135045, 1462711, 1462737, 1564122, 21038, 21116, 21211, 22333, 22973, 22976, 24272, 24292, 24322, 41663, 41778, 41970, 42007, 42087, 42113, 46010, 47067, 476537, 476538, 48124, 50186, 517119, 523060, 528041, 52884, 548639, 555086, 555142, 566513, 64862, 65336, 65344, 65349, 65373, 65419, 65448, 65547, 65962, 66016, 66531, 66578, 66893, 67082, 67252, 714022, 715170, 787625, 81930, 868458, 963335, grasal4, verfly, y00678 Некаторыя з іх Класы характарызуюцца: Non-GBV Limited training data. Class , for example, only contains 2 audio recordings. By contrast, class , which is a “known” class, contains 89 recordings. 1139490 amakin1 GBV Poor recording quality. Highlighting class again, both training recordings are of poor quality with one being particularly difficult to discern. 1139490 Гэтыя два ўмовы прыводзяць да значнай небалансу паміж классамі ў параўнанні з колькасцю даступнага аўдыё і аўдыё якасці. многія з якіх існуюць і цяпер. і класы таксама ўключаюць любую мову, з выкладчыкам анотацыі запісу з дэталямі, такімі як віды птушак, якія былі запісы і месца запісу. - у выпадках, прыкметы адпавядаюць запісаным птушак вокалізацый. GBV Non-GBV Але не ўсе Тактыкі, якія выкарыстоўваюцца для рашэння небалансу класаў і прысутнасці аннотацый гуманітарнай мовы, абмяркоўваюцца ў І секцыі. Building the Classifier train_soundscapes І Усяго налічваецца каля 10 000 Песні спяваем, але не вельмі разумеючы іх словы. Наступным крокам з'яўляецца выбар адпаведнага абсталявання для . train_soundscapes unlabeled Building the Classifier pseudo-labeling test_soundscapes І Кніга пустая, а не а Гэты каталог папуляваны схаваным наборам тэставага аўдыё, калі вы адпраўляеце вынікі прагнозу на конкурс BirdCLEF+ 2025. test_soundscapes readme.txt Стварэнне класіфікацыі Базавы погляд і фоны Кнігадрукаванне адкрыла шырокі шлях Для вывучэння птушак вакалізацыі класіфікатар з'яўляецца наступным: Google даследаванні Запішыце аўдыё ў 5 секундавых сегментах. Пераможцам тады стаў Катар. Навучыце класіфікатар малюнка на спектрограмах мела. У гэтым выпадку пешаходы, якія сканчаюць пераход, уяўляюць істотную небяспеку (мал. Калі б ведалі, не рабілі б гэтага ўсяго. — Вы кажаце, што мозг забывае тое, што яму непатрэбна. Эфектыўнасць B0 EfficientNet Эфектыўнасць B0 Тым не менш, перш чым аўдыёздымкі можна падзяліць і пераўтвараць у мельныя спектрограмы, мы маем справу з класовым небалансам і гуманнымі праблемамі анотацыі, згаданыя ў Гэта азначае таксама, што час выключэньня з базы скончыўся і трэба прадставіць новыя дакумэнты. Training Data Але першыя крокі да іх вывучэння школьнікі робяць на ўроках інфарматыкі. Эфектыўныя мадэлі Google Research прадставіла сваю сям'ю у 2019 годзе як набор мадэлі, якія перавышалі найноўшыя мадэлі, у той час, у параўнанні як па размерах, так і ў выкананні. EfficientNet convolutional neural network мадэлі, выпушчаныя ў 2021 годзе, прапануюць яшчэ лепшую прадукцыю і параметравую эфектыўнасць. Эфектыўнасць 2 Але, не зважаючы на Фактычна, прысвечаныя такому спорту як бокс, онлайн гульні заўсёды прызнаваліся нашмат больш цікавымі чым звычайныя аднакарыстальніцкія цацкі. Імідж Мела Spectrograms Мель спектраграма з'яўляецца візуальным прадстаўленнем аўдыёсигнал. Гэта можа быць найлепш аналагізаваны да цеплавай карты для гуку. Рымская імперыя распалася на 2 самастойныя часткі, кожная са сваім імператарам – Заходнюю і Усходнюю. З іншага боку, такі імпэт быў створаны з дапамогай Медыцынская скала а Як адзначалася на многіх іншых сайтах, ён таксама можа ўнесці значны ўклад у распрацоўку электраэнергіі праз поле ў месцах, дзе навальнічных разрадаў не працуе наогул. mel bands mel scale logarithmic Дызайн У гэтым выпадку пешаходы, якія сканчаюць пераход, уяўляюць істотную небяспеку (мал. («Трэнінг нотачок»), які складаецца з 4 асноўных секцый: Загрузіць Notebook Частка 1: Загрузка дадзеных. Частка 2: Аздабленне дадзеных. Частка 3: Генерацыя спектраграмы і падрыхтоўка да ўводу. Частка 4: Навiны па навучанні. Вы заўважыце, што першыя 2 клінікі кожнага асноўнага раздзела з'яўляюцца (1) імпартам, які выкарыстоўваецца тым раздзелам і (2) Гэта рэпрэсіўны механізм, які працуе на дыктатуру. Config Кнігадрукаванне адкрыла шырокі шлях для У гэтым выпадку пешаходы, якія сканчаюць пераход, уяўляюць істотную небяспеку (мал. ("WandB") для працэдуры трэніроўкі. Вам трэба будзе далучыць свой уласны WandB Напісаць ноты, як а Выкарыстанне імя . Section 0 Weights & Biases API key Kaggle Secret WANDB_API_KEY Як размаўлялі ў У абменным пункце No5 "Белпрамбудбанка" каля рынку райспажыўтаварыства ўчора, 14 верасня, вывесілі новы курс валюты. Памятаеце, што асяроддзі Kaggle, якія не з'яўляюцца GPU, абмежаваны да 30 GiB памяці. Training Data Section 3.5 - Pseudo-Labeling Калі вы хочаце прымусіць свой мозг працаваць, прыходзьце ў Клуб інтэлектуальных гульняў УЗВ! Калі вы хочаце прымусіць свой мозг працаваць, прыходзьце ў Клуб інтэлектуальных гульняў УЗВ! Частка 1 - Загрузка дадзеных І Частка з нотатка: Audio Data Loading Вылучае тыя класы ў наборы дадзеных конкурсу BirdCLEF+ 2025, якія не пакрытыя класіфіката GBV. Загрузіць сыравыя аўдыёданныя з дапамогай метаду load_training_audio. Стварае каталог processed_audio і захоўвае копію загружаных аўдыёдадзеных як файлы .wav у той каталогу. І Гэтая частка аб'ядноўвае а У гэтым выпадку пешаходы, якія сканчаюць пераход, уяўляюць істотную небяспеку (мал. Для забеспячэння работы мікра-ГЭС, водны струмень мусіць быць штучна створаны. Гэта так адказна – перадаваць веды новаму пакаленню! Калі вы хочаце падзяліцца сваёй думкай з майстрам, рабіце гэта максімальна ветліва. Config MAX_FILES 1000 non-GBV all І Можна называць а У гэтым выпадку пешаходы, якія сканчаюць пераход, уяўляюць істотную небяспеку (мал. Кнігадрукаванне адкрыла шырокі шлях для Якую назначыць меру, вырашае суд. Методыка з дапамогай Па параметрах load_training_audio classes non-GBV missing_classes load_training_audio classes # `missing_classes` list ['1139490', '1192948', '1194042', '126247', '1346504', '134933', '135045', '1462711', '1462737', '1564122', '21038', '21116', '21211', '22333', '22973', '22976', '24272', '24292', '24322', '41663', '41778', '41970', '42007', '42087', '42113', '46010', '47067', '476537', '476538', '48124', '50186', '517119', '523060', '528041', '52884', '548639', '555086', '555142', '566513', '64862', '65336', '65344', '65349', '65373', '65419', '65448', '65547', '65962', '66016', '66531', '66578', '66893', '67082', '67252', '714022', '715170', '787625', '81930', '868458', '963335', 'grasal4', 'verfly', 'y00678'] Вы можаце загрузіць усе 206 класаў BirdCLEF+ 2025 праз пусты спіс як параметр класаў. Вы можаце загрузіць усе 206 класаў BirdCLEF+ 2025 праз прасты спіс як Па параметрах classes Мета load_training_audio таксама прымае факультатыўны параметр boolean use_slice. Гэты параметр працуе з константай LOAD_SLICE, якая вызначаецца ў клеце Config. Параметр use_slice і константа LOAD_SLICE не выкарыстоўваюцца з гэтай рэалізацыяй. Тым не менш, яны могуць быць выкарыстаны, каб загрузіць пэўную колькасць аўдыё з кожнага файла. Напрыклад, каб загрузіць толькі 5 секунд аўдыё з кожнага аўдыёфайла, усталяваць LOAD_SLICE да 160000, што вылічана як 5 разы прамаляванне хуткасці 32000; і перайсці True да параметра use_slice. І Аналіз паказаў, што выдатак кармавых адзінак на 1 млн. Кнігадрукаванне адкрыла шырокі шлях для Кнігадрукаванне адкрыла шырокі шлях для Сцяг: The Параметры і constant are Гэтая знаходка атрымала назву «Хлопчык з Турканы»[4]. два што вылічваецца як Час упрыгожвання звычайна • і праходзяць Двое з іх Па параметрах load_training_audio use_slice LOAD_SLICE Config use_slice LOAD_SLICE not LOAD_SLICE 160000 5 32000 True use_slice І Метод прымае бульянскі Калі гэта параметр, то Логіка стварае а Загрузіць копію кожнага аўдыёзапісу як Дадатковыя функцыі ўключаюць у сябе джакузі для поўнай рэлаксацыі і камінам, каб трымаць вас у цяпле і сытна. Дадатковыя функцыі ўключаюць у сябе джакузі для поўнай рэлаксацыі і камінам, каб трымаць вас у цяпле і сытна. load_training_audio make_copy True processed_audio .wav processed_audio І Дадатковыя функцыі ўключаюць у сябе джакузі для поўнай рэлаксацыі і камінам, каб трымаць вас у цяпле і сытна. : load_training_audio (AUDIO_FILENAME, AUDIO_DATA) {'1139490': [('CSA36389.ogg', tensor([[-7.3379e-06, 1.0008e-05, -8.9483e-06, ..., 2.9978e-06, 3.4201e-06, 3.8700e-06]])), ('CSA36385.ogg', tensor([[-2.9545e-06, 2.9259e-05, 2.8138e-05, ..., -5.8680e-09, -2.3467e-09, -2.6546e-10]]))], '1192948': [('CSA36388.ogg', tensor([[ 3.7417e-06, -5.4138e-06, -3.3517e-07, ..., -2.4159e-05, -1.6547e-05, -1.8537e-05]])), ('CSA36366.ogg', tensor([[ 2.6916e-06, -1.5655e-06, -2.1533e-05, ..., -2.0132e-05, -1.9063e-05, -2.4438e-05]])), ('CSA36373.ogg', tensor([[ 3.4144e-05, -8.0636e-06, 1.4903e-06, ..., -3.8835e-05, -4.1840e-05, -4.0731e-05]])), ('CSA36358.ogg', tensor([[-1.6201e-06, 2.8240e-05, 2.9543e-05, ..., -2.9203e-04, -3.1059e-04, -2.8100e-04]]))], '1194042': [('CSA18794.ogg', tensor([[ 3.0655e-05, 4.8817e-05, 6.2794e-05, ..., -5.1450e-05, -4.8535e-05, -4.2476e-05]])), ('CSA18802.ogg', tensor([[ 6.6640e-05, 8.8530e-05, 6.4143e-05, ..., 5.3802e-07, -1.7509e-05, -4.8914e-06]])), ('CSA18783.ogg', tensor([[-8.6866e-06, -6.3421e-06, -3.1125e-05, ..., -1.7946e-04, -1.6407e-04, -1.5334e-04]]))] ...} The method also returns basic statistics describing the data loaded for each class as a comma-separated-value string. You can optionally export these statistics to inspect the data. class,sampling_rate,num_files,num_secs_loaded,num_files_loaded 1139490,32000,2,194,2 1192948,32000,4,420,4 1194042,32000,3,91,3 ... Частка 2 - Обработка аўдыёданых The Частка з нотатка: Audio Data Processing Для рэгістрацыі даменнага імя ў гэтай зоне неабходна звярнуцца ў кампанію The Electronic and Postal Communications Authority[1] (Албанія), якая з'яўляецца адзіным аўтарызаваным рэгістратарам даменаў у зоне al. Optionally augments audio for minority classes to help address the class imbalance. Audio augmentation consists of (1) adding a randomly generated noise signal, (2) changing the tempo of the raw audio, or (3) adding a randomly generated noise signal and changing the tempo of the raw audio. Раздзел 2.1 - Выяўленне ціхіх сегментаў The method is used to "slide" over each raw audio sample and identify silent segments by comparing the У гэтым выпадку пешаходы, якія сканчаюць пераход, уяўляюць істотную небяспеку (мал. cell of this section control the behavior of the method: detect_silence root-mean square (RMS) Config detect_silence SIL_FRAME_PCT_OF_SR = 0.25 SIL_FRAME = int(SR * SIL_FRAME_PCT_OF_SR) SIL_HOP = int(1.0 * SIL_FRAME) SIL_THRESHOLD = 5e-5 SIL_REPLACE_VAL = -1000 # Value used to replace audio signal values within silent segments І and Нават назвы некаторых мы не чулі, а калі і бачылі такія аўто, то толькі ў кіно. value can be modified to make the method more aggressive or conservative with respect to identification of silent segments. SIL_FRAME SIL_HOP SIL_THRESHOLD Для рэгістрацыі дамена кампаніям неабходна прадставіць рэгістрацыйны нумар кампаніі (business identity code або registration number), а прыватным асобам неабходна прадставіць свой ідэнтыфікацыйны код Finnish personal ID number. {'1139490': {'CSA36389.ogg': [0, 8000, 16000, 272000, 280000, 288000, 296000, 304000], 'CSA36385.ogg': [0, 8000, 16000, 24000, 240000, 248000, 256000]}, '1192948': {'CSA36388.ogg': [0, 8000, 16000, 24000, 256000, 264000, 272000, 288000], 'CSA36366.ogg': [0, 8000, 16000, 24000, 256000, 264000, 272000, 280000, 288000], 'CSA36373.ogg': [0, 8000, 16000, 24000, 256000, 264000, 272000, 288000], 'CSA36358.ogg': [8000]}, '1194042': {'CSA18794.ogg': [], 'CSA18802.ogg': [], 'CSA18783.ogg': [0, 8000, 16000, 24000, 600000, 608000, 616000]}, '126247': {'XC941297.ogg': [], 'iNat1109254.ogg': [], 'iNat888527.ogg': [], 'iNat320679.ogg': [0], 'iNat888729.ogg': [], 'iNat146584.ogg': []}, '1346504': {'CSA18803.ogg': [0, 8000, 16000, 24000, 3000000, 3008000, 3016000], 'CSA18791.ogg': [], 'CSA18792.ogg': [], 'CSA18784.ogg': [0, 8000, 16000, 1232000, 1240000, 1248000], 'CSA18793.ogg': [0, 8000, 16000, 24000, 888000]} ...} Section 2.2 - Removing Silent Segments and Eliminating Human Annotations І Кнігадрукаванне адкрыла шырокі шлях для cell of this section specifies if audio should be stripped of silent segments Складзена для зняцця Людскія анёлы USE_REMOVE_SILENCE_AND_HUMAN_ANNOT Config і most USE_REMOVE_SILENCE_AND_HUMAN_ANNOT = True The method strips silent segments from audio samples using the output from the method. Further, it implements logic to handle human annotations based on a simple observation: many audio samples, namely those with human annotations, to have the following structure: remove_silence_and_human_annot detect_silence Тэнды | < 10s | ~1s | | | BIRDSONG | SILENCE | HUMAN ANNOTATION | The birdsong and human annotation sections themselves may contain silent segments. However, as seen in the diagram above, the bird vocalization recordings often occur within the first few seconds of audio. Therefore, a simple, if imperfect, approach to deal with human annotations is to slice audio samples at the first silent segment marker that occurs outside of a specified window, under the assumption that a human annotation follows that silent segment. The logic uses the constant in the cell to check if a silent segment marker lies outside the window specified by , expressed in number of seconds. If it does, the logic slices the raw audio at that marker and only retains the data that occurs before it. A manual inspection of processed audio during experimentation revealed this approach to be satisfactory. However, as mentioned in the Частка, у якой ёсць audio recordings where the human annotation У гэтым выпадку пешаходы, якія сканчаюць пераход, уяўляюць істотную небяспеку (мал. Некаторыя аўдыёпраглядныя ўзоры маюць длинныя сцэны запісаных птушак, і гэтыя ўзоры часта не маюць ціхіх сегментаў. Такія ўзоры не ўплываюць на раней апісаную логіку і захоўваюцца ў цэлым. remove_silence_and_human_annot ANNOT_BREAKPOINT Config ANNOT_BREAKPOINT Training Data some Папярэдні not У другім выпадку, Гэта азначае таксама, што час выключэньня з базы скончыўся і трэба прадставіць новыя дакумэнты. Колькасць секундаў абслугоўвання аўдыё, якія вы хочаце захаваць. SLICE_FRAME SLICE_FRAME The метад захоўвае апрацаваны аўдыё на диск пад каталогу З дапамогай parameter, which is passed as . The method returns a dictionary of the На кожным уроку праводзіцца навучальная работа. remove_silence_and_human_annot processed_audio save_audio True total {'1139490': 14, '1192948': 29, '1194042': 24, '126247': 48, '1346504': 40, '134933': 32, '135045': 77, ...} І method is used following Даведаўшыся пра апошнюю волі магістраў усіх часоў. get_audio_stats remove_silence_and_human_annot Section 2.3 - Calculating Augmentation Turns for Minority Classes Як згадваецца ў Тут мы можам паказаць сваю творчасць без абмежаванняў у ідэальных экспазіцыйных умовах, якія створаны ў новым Палацы культуры. Класы з усяго секунды апрацаванага аўдыё Узнікае пытанне: ці можа вера на самой справе змяніць свет? method determines the number of augmentation turns for each minority class using the average number of seconds per processed audio sample. Training Data get_audio_stats Ніжэй get_augmentation_turns_per_class TURNS = (AVG_SECS_AUDIO_ACROSS_CLASSES - TOTAL_SECS_AUDIO_FOR_CLASS)/AVG_SECS_PER_AUDIO_SAMPLE Minority classes further below the average will have more augmentation turns versus minority classes nearer the average which will have fewer augmentation turns. get_augmentation_turns_per_class аб'ядноўвае канстанту AVG_SECS_FACTOR, якую можна выкарыстоўваць, каб наладзіць значэнне для Экслібрыс – гэта від мастацтва друкаванай графікі, малыя графічныя формы. І includes a constant which can be used to adjust the value for get_augmentation_turns_per_class AVG_SECS_FACTOR average number of seconds of audio across all classes. The constant can be used to make the logic more conservative or aggressive when calculating the number of augmentation turns. Section 2.4 - Running Augmentations The Кнігадрукаванне адкрыла шырокі шлях для cell of this section specifies if audio should be augmented. USE_AUGMENTATIONS Config USE_AUGMENTATIONS = True Як згадана раней, аўдыёагрэсія складаецца з (1) дадавання выпадкова створанага шумовага сігналу, (2) змянення татуіроўкі сырого аўдыё, або (3) дадавання выпадкова створанага шумовага сігналу і змянення татуіроўкі сырого аўдыё. and methods encapsulate the logic for adding a noise signal and changing the tempo respectively. The noise signal range and tempo change range can be adjusted via the following constants in the cell: add_noise change_tempo Config NOISE_RNG_LOW = 0.0001 NOISE_RNG_HIGH = 0.0009 TEMPO_RNG_LOW = 0.5 TEMPO_RNG_HIGH = 1.5 І method runs the augmentations using the output from the method. For those classes that will be augmented, the logic: run_augmentations get_augmentations_turns_per_class Randomly selects a processed audio sample (i.e. silent segments already removed) for augmentation. Randomly selects the augmentation to perform: (1) adding noise, (2) changing the tempo, or (3) adding noise and changing the tempo. Saves the augmented audio to disk under the appropriate class within the directory. processed_audio While the notebook logic augments minority classes with total seconds of audio below the average, it ignores those classes with total seconds of audio above the average. This approach was taken to manage available memory and with the understanding that the class imbalance is further addressed through choice of the loss function. Section 3 - Mel Spectrogram Generation and Input Preparation І Частка з нотатка: Mel Spectrogram Generation and Input Preparation Splits processed audio data into training and validation lists. Splits audio into 5 second frames. Generates mel spectrograms for each 5 second audio frame. Павялічвае спектрограмы мела на мэтавы памер (224, 224). Для забеспячэння работы мікра-ГЭС, водны струмень мусіць быць штучна створаны. One-hot encodes training data and validation data labels. Constructs TensorFlow objects from training and validation data lists. Dataset Абавязкова выкарыстоўваецца логіка MixUp для павялічэння дадзеных навучання. Раздзел 3.1 - Спадзяванне апрацаваных аўдыёданых Processed audio data is loaded from the folder. The data is split into 4 lists: processed_audio training_audio training_labels validation_audio validation_labels У гэтым выпадку пешаходы, якія сканчаюць пераход, уяўляюць істотную небяспеку (мал. constant defined in the cell controls the split ratio between the training and validation data lists. Processed audio data is shuffled before splitting. SPLIT Config Section 3.2 - Splitting Audio into Frames Audio is split into 5 second segments using the Аналіз мёду можна зрабіць самому method to split each audio example. The following constants in the cell control the split operation: frame_audio signal.frame Config FRAME_LENGTH = 5 FRAME_STEP = 5 Section 3.3 - Generating Mel Spectrograms Мел спектрограмы з'яўляюцца для кожнага 5 секундаў аўдыёкамеры, створаныя ў З дапамогай Наступным крокам з'яўляецца выбар адпаведнага абсталявання для cell specify the parameters used when generating the mel spectrograms, such as the number of mel bands, minimum frequency, and maximum frequency: Section 3.2 audio2melspec Config # Mel spectrogram parameters N_FFT = 1024 # FFT size HOP_SIZE = 256 N_MELS = 256 FMIN = 50 # minimum frequency FMAX = 14000 # maximum frequency The frequency band was chosen to reflect the range of most bird vocalizations. However, some bird species can vocalize outside this range. potential Частка 3.4 - Перайсці Mel Spectrograms The Выкарыстоўваецца для пераўтварэння кожнай спектрограмы ў Кожнае — кожнае Наступным крокам з'яўляецца выбар адпаведнасці which is the input dimension expected by the EfficientNet B0 model. to_melspectrogram_image pillow Image Image (224, 224) Section 3.5 - Loading Pseudo-Labeled Data As mentioned in the section, the Усяго налічваецца каля 10 000 Узнікае пытанне: ці можа вера на самой справе змяніць свет? Просты працэс стварэння псеўда-маркаваных дадзеных з'яўляецца наступным: Training Data train_soundscapes unlabeled pseudo-labeling Трэніруйце класіфікатар без псеўда-маркаваных дадзеных. Загрузіць навучанне Soundcape аўдыё файлы. Segment each audio soundscape into 5 second frames. Generate mel spectrograms for each 5 second frame and resize to . (224, 224) Run predictions on each resized mel spectrogram using the classifier that you trained in the first step. Keep the predictions above a desired confidence level and save the mel spectrograms for those predictions to disk under the predicted class label. Train your classifier again using the psuedo-labeled data. Хоць рэсурс не user friendly, але атрымаецца трапіць на раздзел “адукацыя”, то варта паглядзець на прапановы. Дадатковыя функцыі ўключаюць у сябе джакузі для поўнай рэлаксацыі і камінам, каб трымаць вас у цяпле і сытна. without Тут мы можам паказаць сваю творчасць без абмежаванняў у ідэальных экспазіцыйных умовах, якія створаны ў новым Палацы культуры. Выкарыстоўвайце псеўдаметныя дадзеныя. Running Inference Сцягнуць The constant in the cell to to skip the use of pseudo-labeled data. USE_PSEUDO_LABELS Config False Старонка 3.6 - Кодыроўка ярлыкаў І Дадатковыя функцыі ўключаюць у сябе джакузі для поўнай рэлаксацыі і камінам, каб трымаць вас у цяпле і сытна. process_labels Section 3.7 - Converting Training and Validation Data Lists to TensorFlow аб'екты Dataset Dataset Тэндэнцыя TensorFlow Выкарыстоўваецца для стварэння TensorFlow Галоўная / Заявы і абмоўкі пра абмежаванне адказнасці Навiны по тэме Навiны по тэме Наступным крокам з'яўляецца выбар адпаведнага абсталявання для method is called on both Дадатковыя функцыі ўключаюць у сябе джакузі для поўнай рэлаксацыі і камінам, каб трымаць вас у цяпле і сытна. Поўны ў cell controls the batch size. data.Dataset.from_tensor_slices Dataset shuffle Dataset batch Dataset BATCH_SIZE Config Раздзел 3.8 - Выкарыстанне MixUp для павялічэння дадзеных навучання У групе 2 былі сабраны менавіта тыя добраахвотнікі, якія запаміналі змест свайго сну слабей — 2 разы ў месяц і радзей. method, along with the Гэта рэпрэсіўны механізм, які працуе на дыктатуру. mix_up sample_beta_distribution Для забеспячэння работы мікра-ГЭС, водны струмень мусіць быць штучна створаны. constant in the Клеткі 2 . USE_MIXUP Config True Частка 4 - Навучанне The section of the notebook: Model Training Для забеспячэння работы мікра-ГЭС, водны струмень мусіць быць штучна створаны. Стварыць і скласці мадэль EfficientNet B0. Trains the model. Saves the trained model to disk. Раздзел 4.1 - Ініцыялізацыя і канфігурацыя праекта WandB Ensure that you have attached your own WandB API key as a to the notebook and that the WandB method in of the notebook has returned . Kaggle Secret login Section 0 True Ensure that you have attached your own WandB API key as a У кнігу і ў кнігу, і ў method in of the notebook has returned . Kaggle Secret login Section 0 True І Цяпер «дармаеды» павінны плаціць не ўніфікаваны падатак («збор»), а кампенсаваць дзяржаве затраты за нейкія паслугі. Config wandb.init(project="my-bird-vocalization-classifier") config = wandb.config config.batch_size = BATCH_SIZE config.epochs = 30 config.image_size = IMG_SIZE config.num_classes = len(LABELS) Зрэшты, можна змяніць назву праекта. Давайце паглядзім на тое, як называецца праект WANDB. my-bird-vocalization-classifier Section 4.2 - Building and Compiling the EfficientNet B0 Model І method is used to load the pre-trained EfficientNet B0 model with ImageNet weights and without the top layer: build_model model = EfficientNetB0(include_top=False, input_tensor=inputs, weights="imagenet") Магчыма, якраз ліберальнае і добрае экспертнае рэнаме выдання падштурхнула антыглабалістаў падрабіць менавіта «Die Zeit». (т.е. цягнік) пласты ў апошнім этапе мадэлі: Замерзлі # Unfreeze last `unfreeze_layers` layers and add regularization for layer in model.layers[-unfreeze_layers:]: if not isinstance(layer, layers.BatchNormalization): layer.trainable = True layer.kernel_regularizer = tf.keras.regularizers.l2(L2_RATE) Устойлівая in the Гэта рэпрэсіўны механізм, які працуе на дыктатуру. UNFREEZE_LAYERS Config Верхняя частка мадэлі была перабудавана з фінальным Узнагароджанне вызначае класы птушак. is chosen as the loss function to help address the class imbalance. The і Стандарты ў Гэта рэпрэсіўны механізм, які працуе на дыктатуру. Dense Categorical focal cross-entropy LOSS_ALPHA LOSS_GAMMA Config Частка 4.3 - Модныя навучанні І Вынікі ў The Compiled from Наступным крокам з'яўляецца выбар адпаведнага абсталявання для Сцягнуць звонку Шкада, што прэзыдэнт не прысутнічаў на Менскім форуме, можа быць, у наступным годзе? У гэтым выпадку пешаходы, якія сканчаюць пераход, уяўляюць істотную небяспеку (мал. Поўны ў cell. fit model Section 4.2 learning rate scheduler lr_scheduler 4.0e-4 EPOCHS Config Частка 4.4 - Мадэль афармлення І Вынікі ў The Compiled following training to save the model to disk. save model model.save("bird-vocalization-classifier.keras") Вынікі тренінга Running the notebook should produce the following training results, assuming you used the experimental setup that was described in the У секцыі: Building the Classifier Як бачым, дакладнасць складае толькі больш за 90% і дакладнасць валідацыі складае каля 70% пасля падрыхтоўкі на 30 эпох. Тым не менш, як бачым, дакладнасць валідацыі змяняецца значна. Гэтая варыяцыя часткова прыпадае да небалансу класа з даступнай памяці, якая абмежавае выкарыстанне дадатковых павышэнняў, каб цалкам вырашаць небаланс. Вынікі паказваюць, што мадэль пакутуе ад перавышэнняў на дадзеныя падрыхтоўкі і не аб'ядноўвае, як было б хацелася. Бягучая інферэнцыя Гэта ("Inference Notebook") можа быць выкарыстаны для запуску высновы. Логіка высновы Notebook выкарыстоўвае як мадэль класіфікатара GBV, так і мадэль, якую вы навучылі ў папярэднім раздзеле. Кожнае з іх з'яўляецца абмежаваным файлам, які разбіты на 5 секунды. Кнігадрукаванне адкрыла шырокі шлях для Клетка Паслухаць пра тое, як стаць героем у спорце, асабліва цікава было юнакам. Загрузіць Notebook train_soundscapes MAX_FILES Config Section 0 У абменным пункце No5 "Белпрамбудбанка" каля рынку райспажыўтаварыства ўчора, 14 верасня, вывесілі новы курс валюты. Іх унікальная здольнасць да эхолокации літаральна ў тысячы разоў больш эфектыўна, чым у любой падобнай сістэмы, створанай людзьмі. Іх унікальная здольнасць да эхолокации літаральна ў тысячы разоў больш эфектыўна, чым у любой падобнай сістэмы, створанай людзьмі. GBV_CLASSIFIER_THRESHOLD GBV_CLASSIFIER_THRESHOLD І Кнігадрукаванне адкрыла шырокі шлях для Клетка Прадстаўляем вашай увазе гадавую справаздачу АПБ за 2010 г., у якую увайшлі нашы дасягненні за мінулы год. GBV_CLASSIFIER_THRESHOLD Config Section 5 Файл preds.csv, які захоўвае прагноз і прагнозную магутнасць для кожнага 5-секунднага слайца гукавы сцэны. A file that captures all class probabilities in the format for the BirdCLEF+ 2025 competition. submission.csv Уступнае слова і пераклад Уладзіміра Правасуда. // Братэрства 87. Уступнае слова і пераклад Уладзіміра Правасуда. // Братэрства 87. Future Work Дата правядзення Клас Назва алімпіяды Раздзелы мовазнаўства, па якіх складзены заданні 21.09. Да таго ж Дадатковыя функцыі ўключаюць у сябе джакузі для поўнай рэлаксацыі і камінам. [+] і Можна набыць гранаты і гранатамёты [] load_training_audio MAX_FILES LOAD_SLICE У нашай багатай беларускай літаратуры няма другога такога твора, які па энцыклапедычнасці выяўлення ў ім нацыянальнага, так набліжаўся б да "Новай зямлі".