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J-GLOBAL ID：201902266958851221   整理番号：19A2495907

可変音響文脈にわたる自動化ブルークジラの歌の転写【JST・京大機械翻訳】

Automated blue whale song transcription across variable acoustic contexts

著者 (5件)： Bouffaut Lea (Ecole Navale / Arts et Me ́tiers ParisTech - BCRM Brest CC600, Institut de Recherche de l’Ecole Navale EA3634, Brest Cedex 9, 9240, France) ,  Madhusudhana Shyam (Bioacoustics Research Program, Cornell Lab of Ornithology, Cornell University, Ithaca, NY, 14850, USA) ,  Labat Valerie (Ecole Navale / Arts et Me ́tiers ParisTech - BCRM Brest CC600, Institut de Recherche de l’Ecole Navale EA3634, Brest Cedex 9, 9240, France) ,  Boudraa Abdel-Ouahab (Ecole Navale / Arts et Me ́tiers ParisTech - BCRM Brest CC600, Institut de Recherche de l’Ecole Navale EA3634, Brest Cedex 9, 9240, France) ,  Klinck Holger (Bioacoustics Research Program, Cornell Lab of Ornithology, Cornell University, Ithaca, NY, 14850, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： OCEANS Marseille  ページ： 1-6  発行年： 2019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： 青クジラを含むクジラ目をモニターするためにコミュニティによってグローバルに収集された音響アーカイブのサイズは急速に増加している。これらの膨大なデータを分析することは,信頼できる自動検出アルゴリズムを効率的に必要とする。典型的に,これらのアルゴリズムは単一種によって生成される特定の呼型に焦点を合わせる。本研究では,音響記録における複数の同時呼び出し種を同定できる自動転写アルゴリズムを開発した。このアルゴリズムをマダガスカル・ピグミーブルークジラの鳴声(歌)と「P-コール」と名付けた27Hz音ユニットのシリーズを含むデータについて試験した。このアルゴリズムは,(1)セグメンテーションが音の信号の検出によって実現される時間-周波数領域における音呼のパターン認識に基づいている。(2)特徴はそれらの時間-周波数-振幅情報から抽出され,(3)分類はクラスタリングによって実現される。次に分類された音の信号を,別々に,基礎となる歌を再構成するために使用する。著者らは,西インド洋におけるデータ(>4000の注釈付き呼)に関するアルゴリズムを首尾よく訓練し,テストし,それぞれ97.2%の全体精度と96.9%の再現率を達成した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  *自動化 ,  コミュニティ ,  高速度 ,  周波数領域 ,  クジラ類 ,  アノテーション ,  再構成 ,  *音響 ,  アルゴリズム ,  パターン認識
準シソーラス用語： 再現率 ,  鳴き声 ,  検出アルゴリズム ,  *歌 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (8件)： 可変 ,  音響 ,  文脈 ,  自動化 ,  ブルー ,  クジラ ,  歌 ,  転写