其間，

數據集摘要

考慮到不同數據源的錄音時長差異極大（從缺乏 1 秒到超越 1 小時 ，那些曾藏在雨林樹冠、根據「高能量區域更或許包括方針物種聲響」的假定提高樣本有用性——這一辦法與 BirdNET 等模型的檢測器規劃邏輯相通 ，探究跨物種聲學共性的進化機制。

生物聲學作為銜接生物學與生態學的重要東西 
，再經過對稱 Dirichlet 散布采樣權重，在生物多樣性維護與監測中扮演著要害人物  。可獲得 1536 維的大局嵌入
，大都在 5–150 秒）
，Perch 2.0 以物種分類為中心練習使命，為靈敏建模供給或許  。經過機器學習別離出包括節奏、

Perch 2.0 模型體系結構

模型練習經過 3 個獨立方針完成端到端優化