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基于连续滤波器组与傅里叶神经算子的异构多类群生物声学分类
Rate-Agnostic Bioacoustics: Heterogeneous Multi-Taxa Classification with Continuous Filterbanks and Fourier Neural Operators
摘要
研究提出采样频率无关（SFI）前端，直接在录音原生采样率下处理，并搭配带渐进时间尺度融合的傅里叶神经算子（FNO）骨干，避免固定采样率重采样与高频信息损失。在含84个类别、60种采样率的多类群语料上，SFI-FNO配置优于固定采样率和语料最大采样率基线，取得0.906准确率、0.921平衡准确率和0.899的Macro-F1。训练时轻度采样率增强进一步提升对未见采样率变化的鲁棒性。
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