論文の概要: Edge Intelligence for Wildlife Conservation: Real-Time Hornbill Call Classification Using TinyML
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12272v1
- Date: Thu, 03 Apr 2025 10:43:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-20 05:34:48.958188
- Title: Edge Intelligence for Wildlife Conservation: Real-Time Hornbill Call Classification Using TinyML
- Title（参考訳）: 野生生物保護のためのエッジインテリジェンス:TinyMLを用いたリアルタイムホルンビルコール分類
- Authors: Kong Ka Hing, Mehran Behjati,
- Abstract要約: 本研究では,マレーシアにおけるホルンビル呼び出しの分類とモニタリングにおいて,機械学習,特にTinyMLが果たす重要な役割について検討する。
提案手法は、音声データの事前処理、MFE(Mel-Frequency Energy)を用いた特徴抽出、Arduino Nano 33 BLEへのモデル展開を含む。
このモデルはエッジインパルスを用いて訓練され、実際のテストを通じて検証され、ホルンビル種の同定において高い精度を達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Hornbills, an iconic species of Malaysia's biodiversity, face threats from habi-tat loss, poaching, and environmental changes, necessitating accurate and real-time population monitoring that is traditionally challenging and re-source intensive. The emergence of Tiny Machine Learning (TinyML) offers a chance to transform wildlife monitoring by enabling efficient, real-time da-ta analysis directly on edge devices. Addressing the challenge of wildlife conservation, this research paper explores the pivotal role of machine learn-ing, specifically TinyML, in the classification and monitoring of hornbill calls in Malaysia. Leveraging audio data from the Xeno-canto database, the study aims to develop a speech recognition system capable of identifying and classifying hornbill vocalizations. The proposed methodology involves pre-processing the audio data, extracting features using Mel-Frequency Energy (MFE), and deploying the model on an Arduino Nano 33 BLE, which is adept at edge computing. The research encompasses foundational work, in-cluding a comprehensive introduction, literature review, and methodology. The model is trained using Edge Impulse and validated through real-world tests, achieving high accuracy in hornbill species identification. The project underscores the potential of TinyML for environmental monitoring and its broader application in ecological conservation efforts, contributing to both the field of TinyML and wildlife conservation.
- Abstract（参考訳）: マレーシアの生物多様性の象徴的な種であるHornbillsは、ハビタットの喪失、密猟、環境の変化による脅威に直面しており、伝統的に困難で資源の集中的な監視を必要としている。
Tiny Machine Learning(TinyML)の出現は、エッジデバイス上で、効率的でリアルタイムなda-ta分析を可能にすることによって、野生生物のモニタリングを変革する機会を提供する。
野生生物保護の課題に対して,マレーシアにおけるホルンビル呼び出しの分類とモニタリングにおいて,機械学習,特にTinyMLが果たす重要な役割について検討した。
本研究は,Xeno-cantoデータベースの音声データを活用することで,ホルンビル発声の識別と分類が可能な音声認識システムを開発することを目的とする。
提案手法は,音声データの事前処理,Mel-Frequency Energy (MFE) を用いた特徴抽出,およびエッジコンピューティングに適したArduino Nano 33 BLE上にモデルをデプロイすることを含む。
この研究は、総合的な紹介、文献レビュー、方法論を含む基礎研究を含んでいる。
このモデルはエッジインパルスを用いて訓練され、実際のテストを通じて検証され、ホーンビル種の同定において高い精度を達成する。
このプロジェクトは、環境モニタリングにおけるTinyMLの可能性と、環境保全活動におけるより広範な応用を強調し、TinyMLの分野と野生生物保護の両方に寄与している。
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