bacpipe：面向生物声学深度学习模型的 Python 包
机器学习
2026-04-14 v1 人工智能
摘要
1. 过去数十年中，已使用被动声学监测技术记录了数以百万计的自然声。深度学习模型的改进极大加速了对这大量数据进行分析。尽管新模型正在推动技术进步，但使用工具充分发挥其潜力并不总是直接。本文介绍bacpipe，一种通过图形界面和编程界面访问的生物声学深度学习模型和评估管道集合，旨为生态学家和计算机科学家。Bacpipe是一个模块化软件包，旨成为生物声学模型的汇聚点。2. Bacpipe简化了在自定义音频数据集上使用最新模型的流程，生成声学特征向量（嵌入）和分类器预测。模块化设计允许通过交互式可视化、聚类和探针进行模型评估和基准测试。3.我们认为，访问新的深度学习模型至关重要。通过设计bacpipe面向广大受众，研究人员将能够回答生物声学领域的新型生态学和进化学问题。4.总之，我们认为，将深度学习技术的发展带给更广泛的受众有助于我们所致力于解答的生态学问题。
引用
@article{arxiv.2604.11560,
title = {bacpipe: a Python package to make bioacoustic deep learning models accessible},
author = {Vincent S. Kather and Sylvain Haupert and Burooj Ghani and Dan Stowell},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.11560},
year = {2026}
}