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赛题题目： BirdCLEF 2023 kaggle - 鸟声识别大赛 

赛题链接：https://www.kaggle.com/competitions/birdclef-2023

赛题背景

鸟类是生物多样性变化的极好指标，因为它们具有高度流动性并且具有多样化的栖息地要求。因此物种组合和鸟类数量的变化可以表明恢复项目的成功或失败。然而经常对大面积进行传统的基于观察者的鸟类生物多样性调查是昂贵的，而且在后勤方面具有挑战性。

相比之下，被动声学监测 (PAM) 与基于机器学习的新分析工具相结合，使保护主义者能够以更高的时间分辨率对更大的空间尺度进行采样，并深入探索恢复干预与生物多样性之间的关系。

赛题方向

语音识别

赛题任务

在这次比赛中，你将使用先进的机器学习技能，通过声音识别东非鸟类物种。通过算法以处理连续的音频数据，并通过其呼叫来识别物种。尤其是一些低资源的鸟叫数据上。

评估标准

本次比赛的评估指标是 padded cmAP，它是 scikit-learn 实现的宏观平均精度分数的衍生物。

数据描述

• train_audio/训练数据包括 xenocanto.org 用户上传的单个鸟叫声的简短记录。

• test_soundscapes/提交笔记本时，test_soundscapes目录中将填充大约 200 个用于评分的录制文件。它们长达 10 分钟，采用 ogg 音频格式。

• train_metadata.csv为训练数据提供了广泛的元数据。最直接相关的字段是：

  • primary_label- 鸟类代码。

  • latitude & longitude：录制位置的坐标。

  • author- 提供录音的用户。

  • filename：关联音频文件的名称。

• sample_submission.csv有效的示例提交。

  • row_id：用于预测的辅助信息区。

  • [bird_id]：有 264 个鸟类 ID 列。

时间安排

• 2023年3月7日-开始日期

• 2023年5月17日-报名截止日期。

• 2023年5月17日-团队合并截止。

• 2023年5月24日-最终投稿截止日期

竞赛奖金

• 第一名 - $ 15,000

• 第二名 - $ 10,000

• 第三名 - $ 8,000

• 第四名 - $ 7,000

• 第五名 - $ 5,000

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