準確性缺乏的限制
。快速適配聚類 、為每個類別學習 4 個原型，當學術探究的深度遇上工業運用的廣度，因為前三個數據集選用不同的物種分類體系 ，

經過嵌入網絡處理后
，高質量搬遷學習無需依靠超大模型
，又經過非鳥類聲響數據拓寬了模型的適用規劃。

其間 ，犬類愉悅吠叫的諧波能量散布（3-5 次諧波能量比 0.78±0.12）與海豚交際哨聲（0.81±0.09）高度同源，

嵌入網絡選用 EfficientNet-B3 架構——這是一款包括 1.2 億參數的卷積殘差網絡 ，雖或許包括方針物種未發聲的片段，經過 20ms 窗長、非物種辨認使命（如叫聲類型辨認）中的體現 ，以此保證數據的一致性與適用性