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J-GLOBAL ID：201702260591786149   整理番号：17A1033945

生体音響鳥類種分類のための浅いおよび深い学習の融合【Powered by NICT】

Fusing shallow and deep learning for bioacoustic bird species classification

著者 (4件)： Salamon Justin (Music and Audio Research Laboratory, New York University, USA) ,  Bello Juan Pablo (Music and Audio Research Laboratory, New York University, USA) ,  Farnsworth Andrew (Cornell Lab of Ornithology, Cornell University, Ithaca, NY, USA) ,  Kelling Steve (Cornell Lab of Ornithology, Cornell University, Ithaca, NY, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 141-145  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 発声に基づいた種に対する生物の自動分類は,生物多様性を監視し,生態学の分野での応用の広い範囲に能力に大きく寄与するであろう。特に,渡り鳥の飛行鳴き声の自動分類は,移動の間に発声する鳥類のための新しい生物学的洞察と保存応用をもたらす可能性がある。本論文では,飛行鳴き声から大語い鳥類種分類のための最新の分類法を調べた。特に,データ増大と結びついた深層畳込みニューラルネットワークを用いた教師なし辞書学習に基づく「浅い学習」法を対比した。二モデルを43種類の種に及ぶ5428飛行呼のデータセット上で,性能比較,MFCC基準をの両方によることを示した。最後に,簡単な後期融合手法を用いたモデルを組み合わせることにより,著者らはさらに結果を改善し,0.96の最新の分類精度を得ることができることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  生態学 ,  *音響 ,  自動分類 ,  *学習 ,  畳込み ,  生物多様性 ,  語彙
準シソーラス用語： 分類精度 ,  MFCC ,  性能比較 ,  辞書学習 ,  分類法 ,  鳴き声 ,  渡り鳥 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 生態学一般  (EE01010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 生体 ,  音響 ,  鳥類 ,  分類 ,  学習 ,  融合