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Enregistrement W1835868473

Detection of clicks based on group delay

2008· article· en· W1835868473 sur OpenAlexvenueno aff
Varvara Kandia, Yannis Stylianou

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNaval Undersea Warfare Center
Mots-clésRobustness (evolution)Computer scienceSpeech recognitionGroup delay and phase delaySet (abstract data type)Noise (video)Artificial intelligenceFilter (signal processing)Computer vision
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we present a novel approach for the automatic detection of clicks from recordings of beaked whales based on the phase characteristics of minimum phase signals and especially using the group delay function.Group delay is estimated through the and first derivative of the Fourier Transform of a signal.A major advantage of the proposed approach is its robustness against additive noise while it doesn't require the definition of ad-hoc or adaptive thresholds for the detection of clicks.This method works on raw recordings which are usually quite noisy as well as on click enhanced recordings (after band-pass filtering or using operators like the Teager-Kaiser energy operator).Moreover, a click is just detected by searching the positive zero crossings over time of the slope of the phase spectrum.To evaluate the effectiveness of the proposed approach in detecting clicks, a oneminute recording has been manually marked providing a test set of about 320 clicks.Results show that the proposed approach was able to detect 71.37% of the hand labelled clicks within an accuracy of 3 ms. SOMMAIREDans cet article, nous prsentons une nouvelle approche pour la dtection automatique de clics sur des enregistrements de baleines bec exploitant les caractristiques de signaux phase minimale notamment via l' utilisation de la fonction de retard de groupe.Le retard de groupe est estim partir de la transforme de Fourier d'un signal et de la drive de celle-ci.L'approche propose est robuste vis--vis du bruit additif et ne requiert pas la dfinition ad-hoc ou adaptative de seuils pour la dtection de clics.Elle permet de traiter aussi bien des enregistrements bruts fortement bruits que des enregistrements rehausss (aprs filtrage passe-bande ou l'aide d'oprateurs tels que l'oprateur d'nergie de Teager-Kaiser).De plus, un clic est simplement dtect en recherchant un passage par zro sur la partie croissante de la pente du spectre de phase.Pour valuer l'efficacit de l'approche propose dtecter des clics, une minute d'enregistrement a t annote manuellement, fournissant ainsi un ensemble de test d'environ 320 clics.Les rsultats montrent que l'approche propose parvient dtecter 71.37% des clics marqus manuellement avec une prcision de 3 ms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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