연구팀은 생태 음향 분석을 위한 ML 모델인 CoarseSoundNet을 개발했어요. 이 모델은 동물 소리(biophony), 자연 소리(geophony), 인간 소리(anthropophony)를 구분하도록 훈련되었어요.
CoarseSoundNet은 실제 환경 조건에서 수집된 노이즈가 많은 데이터로 훈련되었으며, PAM 데이터가 많을수록 성능이 향상되는 것을 확인했어요.
연구 결과, CoarseSoundNet은 생태 음향 분석 전처리 도구로 활용 가능하며, 실제 필터링과 유사한 결과를 보여줘요.