录音地点变了、采集设备变了、声学环境变了，蚊虫物种分类模型还能稳定工作吗？由牛津大学、伦敦国王学院和萨里大学联合发起的 BioDCASE 2026 跨域蚊虫物种分类挑战赛现已正式开启，诚邀全球相关领域研究者、学生与开发者共同参与。

蚊媒疾病每年影响全球超过 10 亿人。如何更高效、更智能地开展蚊虫监测，一直是公共健康与智能感知领域的重要议题。基于声音的蚊虫监测技术，正在为大规模、低成本、可持续的监测提供新的可能。

但在真实应用中，一个关键挑战始终存在：模型在已知数据上表现良好，却往往会在新的地点、设备和复杂环境中性能下降。也就是说，一旦录音条件发生变化，模型还能不能继续可靠识别蚊虫物种？这正是本次挑战赛希望回答的核心问题。

BioDCASE 2026 跨域蚊虫物种分类挑战赛，聚焦蚊虫生物声学中的跨域泛化问题，致力于推动更加稳健、更加贴近真实场景的智能监测方法发展。

为支持开放、透明、可复现的研究，本次挑战赛将公开提供以下资源：

  1. 开放开发数据集：共 271,380 个音频片段，总时长 60.66 小时；
  2. 完全公开、轻量且易于运行的 baseline 代码；
  3. 聚焦跨域泛化能力的蚊虫生物声学评测基准。

无论是从事音频处理、生物声学、机器学习、模式识别，还是智能感知与公共健康相关研究，都非常欢迎加入本次挑战。期待大家基于开放数据与公开基线，探索更具泛化能力和现实适应性的蚊虫分类方法。

相关链接

重要时间

2026年4月1日挑战赛正式开启
2026年6月1日评测集发布
2026年6月15日挑战赛提交截止

欢迎大家报名参与，一起推动生物声学、音频智能与真实世界监测应用的发展，让更多稳健、可复现、可落地的方法走向实际场景。