blue whale acoustics

Introduction

Ce projet est une collaboration avec des chercheurs de l'Université de Washington (Kate Stafford, succursale de Trevor). L'objectif de ce projet est d'utiliser des enregistrements audio et des annotations en correspondance pour construire un classificateur automatique pour les appels de 4 espèces différentes de baleines bleues, et d'estimer le nombre total d'appels de chaque population dans les enregistrements audio.

Commencer

Le code peut être exécuté en environnement Python.

1. Les utilisateurs doivent installer des packages correspondants dans le fichier "exigence.txt".
2. Les cahiers Jupyter montrent pas par étape comment construire un modèle de classification de haute précision avec des données audio brutes et des annotations correspondantes des appels de baleine bleu détectés.

Construire et tester

Pour exécuter le code, exécutez d'abord:

 pip install -r requirements.txt

Les utilisateurs peuvent suivre les étapes pour tirer parti des techniques d'apprentissage en profondeur pour créer un modèle de classificateur:

• Étape 1: générer des spectrogrammes basés sur les annotations;
• Étape 2: Construire des réseaux de neurones convolutionnels (CNN) qui sont le modèle de base ici;
• Étape 3: Construisez le modèle de réseau Siamese (SNN) pour classer les appels de baleine bleue et estimer le nombre d'appels. Ce modèle a une précision plus élevée par rapport à CNN.
• Remarque: Les données complètes ne sont pas encore publiques, nous n'avons donc inclus qu'un petit échantillon des données complètes.

Publication

Le document publié se trouve sur https://asa.sitation.org/doi/full/10.1121/10.0004828?journalcode=jas

Contributif

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