MetaPerch는 Xeno-Canto와 같은 시민 과학 플랫폼의 메타데이터를 활용해 생태 음향 모델의 성능을 향상시키는 기술입니다. 위치 및 시간과 같은 메타데이터를 보조적인 지도 신호로 활용하여 종-메타데이터 상관관계를 학습합니다. 이를 통해 실제 환경에서의 수동 음향 모니터링(PAM)에 중요한 종 분포 및 음향 도메인 변화에 대한 일반화 성능을 높입니다.
MetaPerch는 9가지 다양한 메타데이터 소스를 활용하여 17개의 생태 음향 데이터 세트에서 뛰어난 종 식별 성능을 달성했습니다. 기존 음성 정보 외에 메타데이터를 활용하여 더욱 풍부하고 강력한 표현을 학습합니다.
연구 결과, 메타데이터는 종 식별 성능을 향상시키는 데 기여하며, 실제 환경에서의 PAM 적용 가능성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.