Bibliographic record
Abstract
Many cetacean vocalisations are tonal and most are frequency-modulated.The detection algorithm presented here breaks the frequency contour into a sequence of elements.Each element is sufficiently short that a linear approximation to the frequency contour can be made.In this way the problem is simplified from that o f detection o f an unknown signal, to the detection o f a known signal (a linear chirp) with unknown parameters.The method o f estimation is based on maximum likelihood, and the start frequency, chirp rate and amplitude o f each element are estimated.Further analysis is then carried out on groups of concatenated chirps (i.e.calls) to classify them.Results are given on performance for the supplied test recording and for synthetic signals in white noise.The pros o f the algorithm are: good detection performance, at least in white noise; high resolution; ease of interpretation; flexibility; data compression.The cons are: computational cost; deterioration o f performance in non-white noise or with amplitude-modulated signals.Further development is needed to reduce errors with overlapping tonal or non-tonal signals.The algorithm is currently being applied to the problem of detecting right whale vocalisations and distinguishing them from those o f humpback whales. r é s u m éPlusieurs vocalisations de cétacés sont de type tonal et la plupart sont modulées en fréquence.L 'algorithme de détection présenté ici sépare le contour de fréquence en une séquence d 'éléments.Chacun des éléments est suffisamment petit pour qu'une approximation linéaire du contour de fréquence puisse être effectuée.Le problème est donc en ce sens simplifié de façon à ce que la détection d 'un signal inconnu passe à celle d 'un signal connu (une modulation linéaire de fréquence) avec des paramètres inconnus.La méthode d 'estimation est basée sur le maximum de vraisemblance, et la fréquence de départ, le taux de modulation et l'amplitude de chacun des élements sont estimés.Des analyses plus poussées sont alors effectuées sur des groupes de modulations enchaînées (i.e.vocalisations) afin de classifier les sons comme étant du bruit ou comme faisant partis d 'une espèce spécifique.Les résultats sont tirés de la performance des données de test et de signaux synthétiques en présence de bruit blanc.Les avantages de cet algorithme sont: une bonne performance de détection, du moins à l 'intérieur d'un bruit blanc; une haute résolution; la facilité d 'interprétation; la flexibilité; la compression de données.Les désavantages sont: les coûts computationnels; la détérioration de la performance à l 'extérieur d 'un bruit blanc ou avec un signal modulé en amplitude.Des développements plus poussés sont requis afin de réduire les erreurs provenant de la superposition d 'un son tonal sur un son non tonal.L 'algorithme a été appliqué aux problèmes de détection des vocalisations des baleines franches ainsi qu'à celui de la distinction de leurs vocalisations avec celles des rorquals à bosses.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".