多阶段学习驱动的鲁棒视听融合网络在细粒度鸟类物种分类中的应用研究

为解决鸟类监测中视听模态特征提取不充分和融合效率低的问题，研究人员开展了基于多阶段细粒度视听融合网络（MSFG-AVFNet）的研究。通过设计多阶段微调策略和新型视听损失函数（AVloss），在自建AVB81和公开SSW60数据集上实现了85.14%的分类准确率，显著优于现有方法。该研究为生态监测提供了智能化技术支撑，推动了生物多样性保护领域的自动化发展。

　　

鸟类作为生态环境变化的"哨兵"，其种群动态直接反映生态系统的健康状况。然而，传统鸟类监测方法面临巨大挑战：单一视觉模态易受遮挡和物种相似性干扰，而纯音频分类则受环境噪声和录音设备限制。更棘手的是，现有视听融合方法难以应对野外监测中常见的模态信息缺失、噪声干扰和特征空间不对齐等问题。这就像试图用模糊的照片和嘈杂的录音来辨认鸟种——每种数据都有缺陷，但人类专家却能巧妙结合视听线索作出准确判断。

北京林业大学的研究团队在《Avian Research》发表的研究中，开发了多阶段细粒度视听融合网络（MSFG-AVFNet）。该研究创新性地采用两阶段微调策略：第一阶段在鸟类图像和音频数据上分别微调视觉编码器（YOLOv11）和音频编码器（CNN14），第二阶段通过视频数据增强特征适应性。在融合阶段引入最大池化聚合策略和包含模态一致性损失（Consloss）、稳定性损失（Stabloss）的新型视听损失函数（AVloss），在自建AVB81（81个物种）和标准SSW60（60个物种）数据集上分别达到66.44%和85.14%的分类准确率。

关键技术包括：1）基于CNN14和YOLOv11的多阶段特征提取；2）视频帧的最大池化特征聚合；3）联合模态一致性、稳定性和分类损失的AVloss优化策略。研究特别注重数据质量，视频数据来自VB100数据集重新剪辑，音频来自Xeno-canto，图像精选自Birdsnap。

多阶段微调的有效性验证
通过对比实验证明，两阶段微调使AVB81数据集的视觉和音频单模态准确率分别提升8.94%和12.61%。视频增强微调后，视听融合准确率较单模态最佳表现提升10.07%，证实了从静态图像到动态视频特征转换的有效性。

视听融合模块的优化
特征映射层将视听特征维度统一至1024维共享空间，使AVB81分类F1-score提升2.72%。引入Consloss后，模态特征分布的MSE误差降低，特征空间对齐度提高，在SSW60上带来1.23%的F1-score增益。稳定性权重分析显示，音频模态的初始权重（w_a^init）普遍低于视觉模态，但经Stabloss优化后，音频特征稳定性提升显著，t-SNE可视化显示类内特征聚集度提高48.4%。

视频帧聚合策略比较
最大池化策略在SSW60上以82.4%的准确率显著优于均值池化（79.98%），证明突出关键帧特征对细粒度分类的重要性。可视化分析显示，经AVloss优化的融合特征在特征空间中类间距离扩大15%，类内紧凑度提高20%。

与现有技术的对比
相较Van Horn等（2022）的分数融合法（80.6%）和Xu等（2023）的中级融合（75.95%），MSFG-AVFNet在SSW60上实现85.14%的最高准确率。特别是在音频质量较差的样本中，模型能自适应增强视觉权重，在模态失配情况下仍保持63%的稳定分类性能。

该研究开创性地将多阶段学习策略引入鸟类视听分类领域，其核心价值在于：1）通过AVloss实现模态特征的动态平衡，解决了音频模态利用率低的痛点；2）构建的AVB81数据集填补了81个物种级视听标样库的空白；3）为复杂环境下的自动化生态监测提供了可解释的融合框架。正如研究者指出，未来可通过注意力机制等高级融合策略进一步挖掘跨模态关联，这项技术或将拓展至濒危物种监测、生物声学研究等领域，为智慧生态保护提供新范式。