blue whale acoustics

소개

이 프로젝트는 워싱턴 대학교 (Kate Stafford, Trevor Branch)의 연구원들과 협력하고 있습니다. 이 프로젝트의 목표는 오디오 녹음 및 코레 슨딩 주석을 사용하여 4 종의 푸른 고래에서 통화를위한 자동 분류기를 구축하고 오디오 녹음에서 각 모집단의 총 통화 수를 추정하는 것입니다.

시작하기

코드는 파이썬 환경에서 실행할 수 있습니다.

1. 사용자는 "요구 사항 .txt"파일에 해당 패키지를 설치해야합니다.
2. Jupyter Notebooks는 원시 오디오 데이터와 감지 된 Blue Whale 통화의 해당 주석으로 높은 정확도 분류 모델을 구축하는 방법을 단계별로 보여줍니다.

구축 및 테스트

코드를 실행하려면 먼저 실행하십시오.

 pip install -r requirements.txt

사용자는 단계를 따라 딥 러닝 기술을 활용하여 분류기 모델을 구축 할 수 있습니다.

• 1 단계 : 주석에 따라 스펙트로 그램을 생성합니다.
• 2 단계 : 여기서 기준선 모델 인 CNN (Convolutional Neural Networks) 빌드;
• 3 단계 : SNN (Siamese Network Model)을 구축하여 블루 고래 통화를 분류하고 통화 수를 추정합니다. 이 모델은 CNN에 비해 정확도가 높습니다.
• 참고 : 전체 데이터는 아직 공개되지 않으므로 전체 데이터의 작은 샘플 만 포함했습니다.

출판

게시 된 논문은 https://asa.scitation.org/doi/full/10.1121/10.0004828?journalcode=jas에서 찾을 수 있습니다

기여

이 프로젝트는 기여와 제안을 환영합니다. 대부분의 기부금은 귀하가 귀하가 귀하의 기부금을 사용할 권리를 부여 할 권리가 있다고 선언하는 기고자 라이센스 계약 (CLA)에 동의해야합니다. 자세한 내용은 https://cla.opensource.microsoft.com을 방문하십시오.

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상표

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