論文の概要: Machine Learning-based Classification of Birds through Birdsong

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04684v1
• Date: Fri, 9 Dec 2022 06:20:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 16:24:50.920818
• Title: Machine Learning-based Classification of Birds through Birdsong
• Title（参考訳）: 機械学習による鳥の鳥の分類
• Authors: Yueying Chang and Richard O. Sinnott
• Abstract要約: 我々はMel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) と機械学習モデルを組み合わせてオーストラリアの鳥類を同定する。 調査対象として選抜された30羽のうち,上位5羽の鳥の総合的精度は91%であった。 鳥152種からなる、より困難で多様なオーディオファイルにモデルを適用すれば、精度は58%になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3908842679355254
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Audio sound recognition and classification is used for many tasks and applications including human voice recognition, music recognition and audio tagging. In this paper we apply Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) in combination with a range of machine learning models to identify (Australian) birds from publicly available audio files of their birdsong. We present approaches used for data processing and augmentation and compare the results of various state of the art machine learning models. We achieve an overall accuracy of 91% for the top-5 birds from the 30 selected as the case study. Applying the models to more challenging and diverse audio files comprising 152 bird species, we achieve an accuracy of 58%
• Abstract（参考訳）: 音声認識と分類は、人間の音声認識、音楽認識、オーディオタグ付けなど多くのタスクや応用に使われている。 本稿では,メル周波数ケプストラム係数 (mel frequency cepstral coefficients, mfcc) を様々な機械学習モデルと組み合わせて,鳥の鳴き声の公開音声ファイルから(オーストラリア語)鳥を識別する。 本稿では,データ処理と拡張に使用される手法を示し,機械学習モデルの様々な状態の比較を行う。 調査対象として選抜された30羽のうち,上位5羽の鳥の総合的精度は91%であった。 鳥152種からなるより困難で多様なオーディオファイルにモデルを適用すれば、精度は58%になる

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