Automated categorization of bioacoustic signals: Avoiding perceptual pitfalls
Notice bibliographique
Résumé
Dividing the acoustic repertoires of animals into biologically relevant categories presents a widespread problem in the study of animal sound communication, essential to any comparison of repertoires between contexts, individuals, populations, or species. Automated procedures allow rapid, repeatable, and objective categorization, but often perform poorly at detecting biologically meaningful sound classes. Arguably this is because many automated methods fail to address the nonlinearities of animal sound perception. We present a new method of categorization that incorporates dynamic time-warping and an adaptive resonance theory (ART) neural network. This method was tested on 104 randomly chosen whistle contours from four captive bottlenose dolphins (Tursiops truncatus), as well as 50 frequency contours extracted from calls of transient killer whales (Orcinus orca). The dolphin data included known biologically meaningful categories in the form of 42 stereotyped whistles produced when each individual was isolated from its group. The automated procedure correctly grouped all but two stereotyped whistles into separate categories, thus performing as well as human observers. The categorization of killer whale calls largely corresponded to visual and aural categorizations by other researchers. These results suggest that this methodology provides a repeatable and objective means of dividing bioacoustic signals into biologically meaningful categories.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».