blue whale acoustics

Introdução

Este projeto é colaboração com pesquisadores da Universidade de Washington (Kate Stafford, Trevor Branch). O objetivo deste projeto é usar gravações de áudio e anotações corretas para construir um classificador automático para chamadas de 4 espécies diferentes de baleias azuis e estimar o número total de chamadas de cada população nas gravações de áudio.

Começando

O código pode ser executado no ambiente Python.

1. Os usuários precisam instalar pacotes correspondentes no arquivo "requisitos.txt".
2. Os notebooks Jupyter mostram passo a passo como criar um modelo de classificação de alta precisão com dados de áudio bruto e anotações correspondentes de chamadas de baleias azuis detectadas.

Construir e testar

Para executar o código, primeiro execute:

 pip install -r requirements.txt

Os usuários podem seguir as etapas para aproveitar as técnicas de aprendizado profundo para criar o modelo de classificador:

• Etapa 1: gerar espectrogramas com base em anotações;
• Etapa 2: construir redes neurais convolucionais (CNN), que é o modelo de linha de base aqui;
• Etapa 3: Construa o modelo de rede Siamese (SNN) para classificar chamadas de baleias azuis e estimar o número de chamadas. Este modelo tem maior precisão em comparação com a CNN.
• Nota: os dados completos ainda não são públicos, por isso incluímos apenas uma pequena amostra dos dados completos.

Publicação

O artigo publicado pode ser encontrado em https://asa.scitation.org/doi/full/10.1121/10.0004828?journalcode=jas

Contribuindo

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