論文の概要: Introducing a Central African Primate Vocalisation Dataset for Automated Species Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10390v1
• Date: Mon, 25 Jan 2021 20:21:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-14 18:56:48.304520
• Title: Introducing a Central African Primate Vocalisation Dataset for Automated Species Classification
• Title（参考訳）: 自動種分類のための中央アフリカ霊長類発声データセットの導入
• Authors: Joeri A. Zwerts, Jelle Treep, Casper S. Kaandorp, Floor Meewis, Amparo C. Koot, Heysem Kaya
• Abstract要約: 収集したデータセットを紹介し、アプローチと初期結果を説明します。 記録をエネルギ・チェンジに基づく自動発声検出により集計した。 4種類の霊長類分類において, 最大82%の非重み付き平均リコール(UAR)試験結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.322922553076088
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Automated classification of animal vocalisations is a potentially powerful wildlife monitoring tool. Training robust classifiers requires sizable annotated datasets, which are not easily recorded in the wild. To circumvent this problem, we recorded four primate species under semi-natural conditions in a wildlife sanctuary in Cameroon with the objective to train a classifier capable of detecting species in the wild. Here, we introduce the collected dataset, describe our approach and initial results of classifier development. To increase the efficiency of the annotation process, we condensed the recordings with an energy/change based automatic vocalisation detection. Segmenting the annotated chunks into training, validation and test sets, initial results reveal up to 82% unweighted average recall (UAR) test set performance in four-class primate species classification.
• Abstract（参考訳）: 動物の発声の自動分類は、潜在的に強力な野生動物の監視ツールです。 堅牢な分類器のトレーニングには、相当量の注釈付きデータセットが必要です。 この問題を回避すべく,カメルーンの野生生物保護区において,野生生物を検出可能な分類器の訓練を目的として,半自然条件下で4種の霊長類を記録した。 本稿では,収集したデータセットを紹介し,このアプローチと分類器開発の初期結果について述べる。 アノテーション処理の効率を高めるために,エネルギ/チェンジに基づく自動発声検出により録音を凝縮した。 注釈付きチャンクをトレーニング,検証,テストセットに分割した結果,4種類の霊長類分類において,最大82%の非重み付き平均リコール(UAR)テストセットの性能が確認された。

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