blue whale acoustics

Einführung

Dieses Projekt arbeitet mit Forschern der University of Washington (Kate Stafford, Trevor Branch) zusammen. Ziel dieses Projekts ist es, Audioaufnahmen und Corrpsonding -Anmerkungen zu verwenden, um einen automatischen Klassifizierer für Anrufe von 4 verschiedenen Arten von Blauwalen zu erstellen und die Gesamtzahl der Anrufe aus jeder Bevölkerung in den Audioaufzeichnungen abzuschätzen.

Erste Schritte

Der Code kann in der Python -Umgebung ausgeführt werden.

1. Benutzer müssen entsprechende Pakete in der Datei "Anforderungen.txt" installieren.
2. Die Jupyter-Notizbücher zeigen Schritt für Schritt, wie ein hohes Genauigkeitsklassifizierungsmodell mit RAW-Audiodaten und entsprechenden Annotationen erkannter Blauwal-Anrufe erstellt.

Bauen und testen

Um den Code auszuführen, führen Sie zuerst aus:

 pip install -r requirements.txt

Benutzer können die Schritte befolgen, um Deep -Lern -Techniken zu nutzen, um das Klassifikatormodell zu erstellen:

• Schritt 1: Generieren von Spektrogrammen basierend auf Anmerkungen;
• Schritt 2: Aufbau von Faltungsnetzwerken (CNN), das hier das Basismodell ist;
• Schritt 3: Erstellen Sie das Siamese -Netzwerkmodell (SNN), um Blauwal -Anrufe zu klassifizieren und die Anzahl der Anrufe zu schätzen. Dieses Modell hat im Vergleich zu CNN eine höhere Genauigkeit.
• Hinweis: Die vollständigen Daten sind noch nicht öffentlich, daher haben wir nur eine kleine Stichprobe der vollständigen Daten aufgenommen.

Veröffentlichung

Das veröffentlichte Papier finden Sie unter https://asa.scitation.org/doi/full/10.1121/10.0004828?journalcode=jas

Beitragen

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