論文の概要: Wavelet Scattering Transform for Bioacustics: Application to Watkins Marine Mammal Sound Database

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17775v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 11:36:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-03 19:09:24.572967
• Title: Wavelet Scattering Transform for Bioacustics: Application to Watkins Marine Mammal Sound Database
• Title（参考訳）: バイオアコースティックスのためのウェーブレット散乱変換:Watkins Marine Mammal Sound Databaseへの応用
• Authors: Davide Carbone (1 and 2) and Alessandro Licciardi (1 and 2) ((1) Politecnico di Torino, (2) Istituto Nazionale di Fisica Nucleare Sezione di Torino)
• Abstract要約: Watkins Marine Mammal Sound Database (WMMD)は、機械学習アプリケーションで使用される広範囲なラベル付きデータセットである。 この研究はまず、データセットの最先端ベンチマークの簡単なレビューに焦点を当てる。 標準手法の代わりにウェーブレット散乱変換(WST)の適用を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.94295877935867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Marine mammal communication is a complex field, hindered by the diversity of vocalizations and environmental factors. The Watkins Marine Mammal Sound Database (WMMD) is an extensive labeled dataset used in machine learning applications. However, the methods for data preparation, preprocessing, and classification found in the literature are quite disparate. This study first focuses on a brief review of the state-of-the-art benchmarks on the dataset, with an emphasis on clarifying data preparation and preprocessing methods. Subsequently, we propose the application of the Wavelet Scattering Transform (WST) in place of standard methods based on the Short-Time Fourier Transform (STFT). The study also tackles a classification task using an ad-hoc deep architecture with residual layers. We outperform the existing classification architecture by $6\%$ in accuracy using WST and $8\%$ using Mel spectrogram preprocessing, effectively reducing by half the number of misclassified samples, and reaching a top accuracy of $96\%$.
• Abstract（参考訳）: 海洋哺乳類のコミュニケーションは複雑な分野であり、発声の多様性と環境要因によって妨げられている。 Watkins Marine Mammal Sound Database (WMMD)は、機械学習アプリケーションで使用される広範囲なラベル付きデータセットである。 しかし、文献に見られるデータ準備、前処理、分類の方法はかなり異なっていた。 本研究はまず,データセットにおける最先端ベンチマークの概要を概観し,データ準備法と前処理法の明確化に重点を置く。 次に、短時間フーリエ変換(STFT)に基づく標準手法の代わりに、ウェーブレット散乱変換(WST)の適用を提案する。 この研究はまた、残層を持つアドホックなディープアーキテクチャを用いた分類タスクにも取り組んでいる。 我々は,既存の分類アーキテクチャをwstを用いた6-%$,メルスペクトログラム前処理を用いた8-%$で上回り,誤分類されたサンプルの半数を効果的に削減し,最高精度を96-%$に到達した。

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