Feature-Aided Tracking for Marine Mammal Detection and Classification
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a method to detect and classify odontocete echolocation clicks as well as to estimate the number of animals that are vocalizing.A transient detector using the Page test [1-3] is used to extract the clicks: the click time, the click duration, the click amplitude and the spectral information of the clicks are extracted.A probability distribution over the species is assigned to each click, based on the spectral information of the click.The estimation of the number of animals is done using feature-aided multi hypothesis tracking (MHT) algorithms.The association is based on the assumptions of slowly-varying click amplitude and intra-click timing [4][5].This work has been done on the dataset provided by the organizers of the 3rd International Workshop on the Detection and Classification o f Marine Mammals using Passive Acoustics, Boston, July 2007.This dataset consists of training and test data; the training data includes vocalizations of three species: Blainville's beaked whale (Mesoplodon densirostris), Risso's dolphin (Grampus griseus) and short-finned pilot whale (Globicephala macrorhynchus). s o m m a i r eCet article présente une méthode de détection et classification de clics d 'écholocation d 'odontocètes ainsi que d'estimation du nombre d 'animaux vocalisant en même temps.Un détecteur de transitoires utilisant le test de Page [1-3] permet d 'extraire les clics : leurs instants, durées et amplitudes ainsi que leurs spectres sont stockés.L 'analyse du spectre d 'un clic permet de lui affecter une probabilité de distribution parmi les différentes espèces.L 'estimation du nombre d 'animaux se fait à l'aide d 'un algorithme de tracking (multi hypothesis tracking MHT).L 'association des clics est basée sur l'hypothèse que l 'amplitude et l'intervalle entre deux clics varient lentement en fonction du temps.Ce travail a été réalisé sur le jeu de données mis à disposition par les organisateurs du 3rd International Workshop on the Detection and Classification o f Marine Mammals using Passive Acoustics, Boston, Juillet 2007.Ce dernier se compose de données d 'entrainement sur trois espèces : Mésoplodon de Blainville (Mesoplodon densirostris), dauphins de Risso (Grampus griseus) et globicéphales (Globicephala macrorhynchus) et de fichiers test.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».