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ORCA-SPOT:ORCA-SPOT:使用深度学习的自动虎鲸声音检测工具包
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2021-02-07
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ORCA-SPOT:使用深度学习的自动虎鲸声音检测工具包 一般说明 ORCA-SPOT是一种基于深度学习的算法,最初被设计用于在水下噪声较大的录音中对虎鲸声音进行检测。 ORCA-SPOT区分两种声音:虎鲸和噪音(二进制分类问题)。 它基于卷积神经网络架构,能够对大型生物声学档案进行分段。 ORCA-SPOT包括数据预处理管道以及用于训练模型的网络体系结构本身。 有关核心概念,网络体系结构,预处理和评估管道的详细说明,请参阅我们相应的出版物 。 一般信息 我们目前正在发布论文作为一般指导,以使每个人(独立于背景的人)都可以使用此深度学习框架来训练,验证和评估自己的目标物种,以便在嘈杂的环境中分割/检测有价值的信号生物声学记录。 目标是为社区提供独立于动物的声音分割工具包,以标记其数据。 准则完成后,我们将在此处宣布并链接它。 参考 如果将ORCA-SPOT用于您自己的研究,请引用以下出版物
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ORCA-SPOT-master.zip (20个子文件)
ORCA-SPOT-master
orca_spot
models
residual_base.py 7KB
utils.py 428B
classifier.py 2KB
residual_encoder.py 2KB
main.py 12KB
data
audiodataset.py 25KB
transforms.py 20KB
predict.py 6KB
visualization
utils.py 1KB
cm.py 21KB
trainer.py 18KB
utils
summary.py 2KB
aucmeter.py 3KB
metrics.py 8KB
checkpoints.py 4KB
FileIO.py 3KB
logging.py 3KB
early_stopping.py 2KB
LICENSE 34KB
README.md 7KB
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leeloodeng
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