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使用卷积神经网络的迁移学习来检测非洲海牛(Trichechus senegalensis)的发声。

Using transfer learning with a convolutional neural network to detect African manatee (Trichechus senegalensis) vocalizations.

作者信息

Rycyk Athena, Bolaji Dunsin Abimbola, Factheu Clinton, Kamla Takoukam Aristide

机构信息

New College of Florida, Sarasota, Florida 34243, USA.

Nigerian Institute for Oceanography and Marine Research, Lagos, Nigeria.

出版信息

JASA Express Lett. 2022 Dec;2(12):121201. doi: 10.1121/10.0016543.

DOI:10.1121/10.0016543
PMID:36586963
Abstract

African manatees (Trichechus senegalensis) are vulnerable, understudied, and difficult to detect. Areas where African manatees are found were acoustically sampled and deep learning techniques were used to develop the first African manatee vocalization detector. A transfer learning approach was used to develop a convolutional neural network (CNN) using a pretrained CNN (GoogLeNet). The network was highly successful, even when applied to recordings collected from a different location. Vocal detections were more common at night and tended to occur within less than 2 min of one another.

摘要

非洲海牛(非洲海牛属)易受伤害,研究不足且难以发现。对发现非洲海牛的区域进行了声学采样,并使用深度学习技术开发了首个非洲海牛发声探测器。采用迁移学习方法,利用预训练的卷积神经网络(谷歌网络)开发了一个卷积神经网络(CNN)。即使应用于从不同地点收集的录音,该网络也非常成功。发声检测在夜间更为常见,并且往往在彼此不到2分钟的时间内发生。

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