语谱图图像中江豚哨声的自动检测
声音
2019-09-11 v1 机器学习
音频与语音处理
摘要
本文开发了一种在无需人工操作员干预的情况下，检测江豚（Sotalia guianensis）个体发声的算法。从 Cananéia 水下声景中的被动监测传感器收集的原始音频数据被转换为语谱图图像，其中包含作为图像中线性模式的所需声学事件（哨声）。检测是一个四步方法：首先，从语谱图图像中提取脊线图；其次，应用概率霍夫变换算法检测大致线性的脊线，并通过活动轮廓算法将其调整为哨声的真实对应形状；第三，根据每条检测到的曲线的几何形状构建特征向量；第四，将检测结果输入随机森林分类器以剔除假阳性。我们开发的系统能够可靠地将约 97% 的检测到的特征模式分类为江豚哨声或随机空检测。
引用
@article{arxiv.1909.04425,
title = {Automatic detection of estuarine dolphin whistles in spectrogram images},
author = {O. M. Serra and F. P. R. Martins and L. R. Padovese},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.04425},
year = {2019}
}
备注
10 pages; 18 figures