論文の概要: Classification of Anuran Frog Species Using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05148v1
• Date: Thu, 9 Dec 2021 07:44:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-13 15:51:39.090571
• Title: Classification of Anuran Frog Species Using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いたアヌランフロッグ種の分類
• Authors: Miriam Alabi
• Abstract要約: 本研究は,音声記録を用いて様々なカエル種を分類する方法を実証する。 より正確に言うと、連続したカエルの録音はまず音声スニペット(10秒)に切り替わる。 機械学習手法は、カエルの種を分類するために用いられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Acoustic classification of frogs has gotten a lot of attention recently due to its potential applicability in ecological investigations. Numerous studies have been presented for identifying frog species, although the majority of recorded species are thought to be monotypic. The purpose of this study is to demonstrate a method for classifying various frog species using an audio recording. To be more exact, continuous frog recordings are cut into audio snippets first (10 seconds). Then, for each ten-second recording, several time-frequency representations are constructed. Following that, rather than using manually created features, Machine Learning methods are employed to classify the frog species. Data reduction techniques; Principal Component Analysis (PCA) and Independent Component Analysis (ICA) are used to extract the most important features before classification. Finally, to validate our classification accuracy, cross validation and prediction accuracy are used. Experimental results show that PCA extracted features that achieved better classification accuracy both with cross validation and prediction accuracy.
• Abstract（参考訳）: カエルの音響分類は、生態学的調査に応用できる可能性から、最近注目されている。 カエルの種を特定するために多くの研究がなされているが、記録された種の大半は単型であると考えられている。 本研究の目的は, カエル種を音声記録を用いて分類する方法を示すことである。 より正確に言うと、連続したカエルの録音はまず音声スニペット(10秒)に切り替わる。 そして、10秒毎に複数の時間周波数表現を構築する。 その後、手動で作成する機能ではなく、カエルの種を分類するために機械学習の手法が用いられる。 データ削減技術;主成分分析(PCA)と独立成分分析(ICA)は、分類の前に最も重要な特徴を抽出するために用いられる。 最後に、分類精度を検証するために、クロス検証と予測精度を用いる。 実験の結果,PCAはクロスバリデーションと予測精度の両方でより良い分類精度を達成できる特徴を抽出した。

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