論文の概要: Automated Detection of Dolphin Whistles with Convolutional Networks and Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15406v1
• Date: Mon, 28 Nov 2022 15:06:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 17:20:14.196809
• Title: Automated Detection of Dolphin Whistles with Convolutional Networks and Transfer Learning
• Title（参考訳）: 畳み込みネットワークを用いたDolphin Whistlesの自動検出と伝達学習
• Authors: Burla Nur Korkmaz, Roee Diamant, Gil Danino, Alberto Testolin
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワークは、従来の自動手法よりもはるかに優れていることを示す。 提案システムでは、周囲雑音の存在下でも信号を検出することができるが、同時に、偽陽性や偽陰性を生成する可能性も一貫して低減できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.52108936537426
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Effective conservation of maritime environments and wildlife management of endangered species require the implementation of efficient, accurate and scalable solutions for environmental monitoring. Ecoacoustics offers the advantages of non-invasive, long-duration sampling of environmental sounds and has the potential to become the reference tool for biodiversity surveying. However, the analysis and interpretation of acoustic data is a time-consuming process that often requires a great amount of human supervision. This issue might be tackled by exploiting modern techniques for automatic audio signal analysis, which have recently achieved impressive performance thanks to the advances in deep learning research. In this paper we show that convolutional neural networks can indeed significantly outperform traditional automatic methods in a challenging detection task: identification of dolphin whistles from underwater audio recordings. The proposed system can detect signals even in the presence of ambient noise, at the same time consistently reducing the likelihood of producing false positives and false negatives. Our results further support the adoption of artificial intelligence technology to improve the automatic monitoring of marine ecosystems.
• Abstract（参考訳）: 海洋環境の効率的な保全と絶滅危惧種の野生生物管理は、環境モニタリングのための効率的で正確でスケーラブルなソリューションの実装を必要とする。 エコ音響学は、環境音の非侵襲的長期サンプリングの利点を提供し、生物多様性調査の基準ツールとなる可能性がある。 しかし、音響データの分析と解釈は、しばしば大量の人間の監督を必要とする時間を要するプロセスである。 この問題は、ディープラーニング研究の進歩により、最近目覚ましいパフォーマンスを達成した音声信号分析の現代的技術を活用することで解決されるかもしれない。 本稿では,畳み込み型ニューラルネットワークが水中の音声記録からイルカの口笛を識別することで,従来の自動手法よりもはるかに優れていることを示す。 提案システムでは,環境雑音の存在下でも信号を検出することができると同時に,偽陽性や偽陰性の発生可能性も一貫して低減できる。 本研究は,海洋生態系の自動モニタリングを改善するための人工知能技術の導入をさらに支援する。

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