生物声学中的状态空间模型：与Transformer的比较评估
声音
2026-04-21 v2 人工智能
摘要
在本研究中，我们通过引入BioMamba——一种基于Mamba的野生动物声音音频表示模型——评估了Mamba架构在生物声学中的有效性。我们使用自监督学习在一个大型音频语料库上预训练BioMamba，并在BEANS基准测试上针对多样化的分类和检测任务进行评估。与最先进的基于Transformer的模型（AVES）相比，BioMamba在显著降低VRAM消耗的同时达到了可比的性能。我们的结果表明，Mamba作为现实世界环境监测的计算高效替代方案具有潜力。
引用
@article{arxiv.2512.03563,
title = {State Space Models for Bioacoustics: A Comparative Evaluation with Transformers},
author = {Chengyu Tang and Sanjeev Baskiyar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.03563},
year = {2026}
}