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使用深度学习的齿体回声定位的精细分类( Fine-scale classification of odontocete echolocation clicks using deep learning )
M Rafter KE Frasier JS Trickey SM Wiggins J Hildebrand
所有齿鲸物种都产生回声定位点击声，可用于被动声学监测。然而，在生物多样性的栖息地，如南加州海岸外，与多个物种的声学相遇在时间上重叠是很常见的。这给长期监测中的声学分类带来了挑战。机器学习方法可以促进个体检测级别的分类。一种通用的回声定位点击探测器被应用于2013年DCL数据集的被动声学记录，该数据集有五种齿科动物物种相遇的手动标签，作为地面真相。我们评估了两种不同的方法来训练深度神经网络来对物种的检测进行分类，使用单个的点击波形或相似回声定位点击的聚类集。结果表明，深度神经网络有潜力在精细尺度上准确地将点击分类到物种，从而改善对复杂声学环境和多物种相遇的处理。我们建议点击级分类可以促进被动声学记录的更高级的定量分析，并且可以使用深度学习来高效地完成。
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