論文の概要: Feature Representations for Automatic Meerkat Vocalization Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15296v1
• Date: Tue, 27 Aug 2024 10:51:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 18:12:06.887180
• Title: Feature Representations for Automatic Meerkat Vocalization Classification
• Title（参考訳）: 自動メエルカット音声分類のための特徴表現
• Authors: Imen Ben Mahmoud, Eklavya Sarkar, Marta Manser, Mathew Magimai. -Doss,
• Abstract要約: 本稿では,自動メエルカット発声解析のための特徴表現について検討する。 2つのデータセットを対象としたコールタイプ分類研究により、人間の音声処理のために開発された特徴抽出法が、自動メエルカット呼分析に効果的に活用できることが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.642602544201308
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding evolution of vocal communication in social animals is an important research problem. In that context, beyond humans, there is an interest in analyzing vocalizations of other social animals such as, meerkats, marmosets, apes. While existing approaches address vocalizations of certain species, a reliable method tailored for meerkat calls is lacking. To that extent, this paper investigates feature representations for automatic meerkat vocalization analysis. Both traditional signal processing-based representations and data-driven representations facilitated by advances in deep learning are explored. Call type classification studies conducted on two data sets reveal that feature extraction methods developed for human speech processing can be effectively employed for automatic meerkat call analysis.
• Abstract（参考訳）: 社会動物における声道コミュニケーションの進化を理解することは重要な研究課題である。 この文脈では、人間以外では、ミーアカット、マーモセット、類人猿などの他の社会動物の発声の分析に関心がある。 既存のアプローチは特定の種の発声に対処するが、ミーアカットの発声に適した信頼性の高い方法が欠如している。 そこで本研究では,自動メエルカット発声解析のための特徴表現について検討する。 従来の信号処理に基づく表現と、ディープラーニングの進歩によって促進されるデータ駆動表現の両方を探索する。 2つのデータセットを対象としたコールタイプ分類研究により、人間の音声処理のために開発された特徴抽出法が、自動メエルカット呼分析に効果的に活用できることが明らかになった。

関連論文リスト

• Multi Modal Information Fusion of Acoustic and Linguistic Data for Decoding Dairy Cow Vocalizations in Animal Welfare Assessment [0.0]
  本研究では,マルチモーダルデータ融合技術を用いて乳牛の接触呼をデコードすることを目的とする。 本研究では,自然言語処理モデルを用いて,牛の発声音声の音声記録を書式に転写する。 発声は、苦痛や覚醒に関連する高頻度通話と、満足感や落ち着きに関連する低頻度通話に分類した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T09:48:30Z)
• On the Utility of Speech and Audio Foundation Models for Marmoset Call Analysis [19.205671029694074]
  本研究は,4,8,16kHzの事前学習帯域において,音声領域と一般音声領域から派生した特徴表現をマーモセットコールタイプおよび発信者分類タスクに対して評価する。 その結果、より高い帯域幅を持つモデルでは性能が向上し、音声や一般音声での事前学習では同等の結果が得られ、スペクトルベースラインよりも改善されることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T12:00:44Z)
• A Novel Labeled Human Voice Signal Dataset for Misbehavior Detection [0.7223352886780369]
  本研究は,音声認識のための自動学習システムにおける音声トーンと配信の重要性を強調した。 これは、人間の行動が音声信号の知覚と分類に与える影響を解明することにより、音声信号解析の幅広い分野に寄与する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-28T18:55:07Z)
• Towards Dog Bark Decoding: Leveraging Human Speech Processing for Automated Bark Classification [23.974783158267428]
  犬の樹皮分類課題に対処するために,人間の音声で事前訓練した自己教師付き音声表現モデルの利用について検討する。 音声埋め込み表現の使用は、より単純な分類基準よりも大幅に改善されることを示す。 また、大規模人間の音声音響学で事前訓練されたモデルでは、いくつかのタスクでさらなる性能向上が期待できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T14:41:59Z)
• WhaleNet: a Novel Deep Learning Architecture for Marine Mammals Vocalizations on Watkins Marine Mammal Sound Database [49.1574468325115]
  textbfWhaleNet (Wavelet Highly Adaptive Learning Ensemble Network) は海洋哺乳動物の発声を分類するための高度な深層アンサンブルアーキテクチャである。 既存のアーキテクチャよりも8-10%の精度で分類精度を向上し、分類精度は9,7.61%である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T11:36:23Z)
• Self-supervised models of audio effectively explain human cortical responses to speech [71.57870452667369]
  我々は、自己教師型音声表現学習の進歩に乗じて、人間の聴覚システムの最先端モデルを作成する。 これらの結果から,ヒト大脳皮質における音声処理の異なる段階に関連する情報の階層構造を,自己教師型モデルで効果的に把握できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-27T22:04:02Z)
• Self-Supervised Speech Representation Learning: A Review [105.1545308184483]
  自己教師付き表現学習法は、幅広いタスクやドメインに利益をもたらす単一の普遍的モデルを約束する。 音声表現学習は、生成的、コントラスト的、予測的という3つの主要なカテゴリで同様の進歩を経験している。 本稿では,自己指導型音声表現学習のアプローチと,他の研究領域との関係について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-21T16:52:57Z)
• Deep Neural Convolutive Matrix Factorization for Articulatory Representation Decomposition [48.56414496900755]
  この研究は、コンボリューティブスパース行列分解のニューラル実装を用いて、調音データを解釈可能なジェスチャーとジェスチャースコアに分解する。 音素認識実験も実施され、ジェスチャースコアが実際に音韻情報のコード化に成功していることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-01T14:25:19Z)
• Cetacean Translation Initiative: a roadmap to deciphering the communication of sperm whales [97.41394631426678]
  最近の研究では、非ヒト種における音響コミュニケーションを分析するための機械学習ツールの約束を示した。 マッコウクジラの大量生物音響データの収集と処理に必要な重要な要素について概説する。 開発された技術能力は、非人間コミュニケーションと動物行動研究を研究する幅広いコミュニティにおいて、クロス応用と進歩をもたらす可能性が高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-17T18:39:22Z)
• An Overview of Deep-Learning-Based Audio-Visual Speech Enhancement and Separation [57.68765353264689]
  音声強調と音声分離は関連する2つの課題である。 伝統的に、これらのタスクは信号処理と機械学習技術を使って取り組まれてきた。 ディープラーニングは強力なパフォーマンスを達成するために利用されています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-21T17:24:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。