blue whale acoustics

Introducción

Este proyecto es una colaboración con investigadores de la Universidad de Washington (Kate Stafford, Trevor Branch). El objetivo de este proyecto es utilizar grabaciones de audio y anotaciones de correpalte para construir un clasificador automático para llamadas de 4 especies diferentes de ballenas azules, y estimar el número total de llamadas de cada población en las grabaciones de audio.

Empezando

El código se puede ejecutar en el entorno de Python.

1. Los usuarios deben instalar los paquetes correspondientes en el archivo "requisitos.txt".
2. Los cuadernos Jupyter muestran el modelo de clasificación de alta precisión paso a paso de cómo construir datos de audio sin procesar y anotaciones correspondientes de llamadas de ballenas azul detectadas.

Construir y probar

Para ejecutar el código, primero ejecutar:

 pip install -r requirements.txt

Los usuarios pueden seguir los pasos para aprovechar las técnicas de aprendizaje profundo para construir el modelo de clasificador:

• Paso 1: Genere espectrogramas basados ​​en anotaciones;
• Paso 2: construir redes neuronales convolucionales (CNN), que es el modelo de referencia aquí;
• Paso 3: Construya el modelo de red siamese (SNN) para clasificar las llamadas de ballenas azules y para estimar el número de llamadas. Este modelo tiene mayor precisión en comparación con CNN.
• Nota: Los datos completos aún no son públicos, por lo que solo incluimos una pequeña muestra de los datos completos.

Publicación

El artículo publicado se puede encontrar en https://asa.scitation.org/doi/full/10.1121/10.0004828?journalcode=Jas

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