基于鸣声的濒危鸟类保护分类技术
机器学习
2013-06-25 v1
摘要
本文 presented 的工作是全球框架的一部分，其长期目标是设计一个能够支持濒危鸟类种群观测的无线传感器网络。我们展示了第一阶段，即对声学数据样本进行了知识发现方法的研究。我们使用从鸟鸣中提取的 MFCC 特征，并利用两种知识发现技术：一种基于聚类方法，突出了物种鸣声的同质性；另一种基于预测建模，展示了各种机器学习技术在识别过程中的良好性能。所提炼的知识提供了有希望的结果，值得考虑进行广泛研究，并为设计基于声学传感器的数据采集自动方法初版提供指导方针。
引用
@article{arxiv.1306.5349,
title = {Song-based Classification techniques for Endangered Bird Conservation},
author = {Erick Stattner and Wilfried Segretier and Martine Collard and Philippe Hunel and Nicolas Vidot},
journal= {arXiv preprint arXiv:1306.5349},
year = {2013}
}
备注
6 pages, 4 figures. In ICML 2013 Workshop on Machine Learning for Bioacoustics