使用深度学习的开源框架自动检测波尔尼亚白胡子 (Hylobates albibarbis) 的发音
A F Owens1, Kimberley J Hockings2, Muhammed Ali Imron3
1Department of Earth and Environmental Science, Faculty of Environment, Science and Economy, University of Exeter, Penryn, TR10 9FE, United Kingdom.
深度学习模型可以从声学数据中自动检测波尔尼亚白胡子 (Hylobates albibarbis) 的发声. 这种生物声学框架大大减少了保护工作的分析时间.
科学领域:
- 生物声学是一种生物声学.
- 机器学习 机器学习
- 保护技术 保护技术
背景情况:
- 被动声学监测 (PAM) 对于追踪危物种至关重要.
- 分析大型声学数据集在生物声学研究中构成了重大瓶.
- 自动化发声检测对于有效的物种监测至关重要.
研究的目的:
- 调整一个开源的深度学习框架,用于自动检测婆罗洲白胡子 (Hylobates albibarbis) "大叫声"发音.
- 开发和评估一个深度学习模型来分析波尔尼奥的长期声学数据集.
- 为应用深度学习来监测其他发声的危物种提供路线图.
主要方法:
- 收集和注释来自婆罗洲的音频录音.
- 开发用于神经网络模型的培训和测试数据集.
- 深度学习模型的培训和评估,用于吉本呼叫检测.
主要成果:
- 最好的深度学习模型取得了令人满意的表现 (F-score = 0.87).
- 该模型从90小时的音频中准确地识别出98%的高质量的 gibbon 呼叫.
- 与手动注释相比,分析时间大大减少,时间分布没有显著差异.
结论:
- 深度学习为自动化生物声学分析和克服数据瓶提供了有效的解决方案.
- 开发的框架表明了有效监测Hylobates albibarbis种群的潜力.
- 这种方法可以通过自动声学监测来适应保护其他危的发声物种.
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