Automatic recognition of harmonic bird sounds using a frequency track extraction algorithm
Notice bibliographique
Résumé
This paper demonstrates automatic recognition of vocalizations of four common bird species (herring gull [Larus argentatus], blue jay [Cyanocitta cristata], Canada goose [Branta canadensis], and American crow [Corvus brachyrhynchos]) using an algorithm that extracts frequency track sets using track properties of importance and harmonic correlation. The main result is that a complex harmonic vocalization is rendered into a set of related tracks that is easily applied to statistical models of the actual bird vocalizations. For each vocalization type, a statistical model of the vocalization was created by transforming the training set frequency tracks into feature vectors. The extraction algorithm extracts sets of frequency tracks from test recordings that closely approximate harmonic sounds in the file being processed. Each extracted set in its final form is then compared with the statistical models generated during the training phase using Mahalanobis distance functions. If it matches one of the models closely, the recognizer declares the set an occurrence of the corresponding vocalization. The method was evaluated against a test set containing vocalizations of both the 4 target species and 16 additional species as well as background noise containing planes, cars, and various natural sounds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».