将机器学习应用于灵长类生物声学:回顾和观点

科学领域:

• 生物声学是一种生物声学.
• 计算语言学 计算语言学
• 机器学习 机器学习

背景情况:

• 灵长类的语音通信分析依赖于信号处理.
• 新兴的被动声学监控产生了大量的数据集.
• 机器学习提供了先进的分析能力.

研究的目的:

• 审查灵长类声音通信中的计算生物声学和信号处理.
• 探索机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 应用.
• 讨论自动化分析领域的挑战和未来方向.

主要方法:

• 对信号和语音处理技术的审查.
• 监督和自我监督的ML模型的探索.
• 对被动声学监测数据的分析.

主要成果:

• ML和DL方法显示了分析大型灵长类动物声数据的巨大潜力.
• 自动化分析有助于理解动物交流和比较语言学.
• 在数据收集和注释方面发现了挑战.

结论:

• 计算生物声学和机器学习对灵长类通信研究至关重要.
• 解决数据挑战是解锁进一步洞察的关键.
• 该领域为未来的研究和创新提供了许多机会.