Abstrakt Övervakning av djur genom de ljud de producerar är en viktig och utmanande uppgift, oavsett om applikationen sker utomhus i en naturlig livsmiljö eller i en kontrollerad miljö i en laboratoriemiljö. I det förra fallet kan djurljudens täthet och mångfald fungera som ett mått på biologisk mångfald. I det senare fallet skapar forskarna ofta kontroll- och behandlingsgrupper av djur, utsätter dem för olika insatser och testar för olika resultat. En möjlig manifestation av olika utfall kan vara förändringar i djurens bioakustik. Med en sådan uppsjö av viktiga tillämpningar har det gjorts betydande insatser för att bygga bioakustiska klassificeringsverktyg. Vi hävdar dock att de flesta av de nuvarande verktygen är starkt begränsade. De kräver ofta noggrann inställning av många parametrar (och därmed enorma mängder träningsdata), är antingen för beräkning dyrt för installation i resursbegränsade sensorer, specialiserade för en mycket liten grupp av arter, eller helt enkelt inte tillräckligt exakta för att vara användbar. I detta arbete introducerar vi en ny bioakustisk igenkänning/klassificeringsram som lindrar eller löser alla ovanstående problem. Vi föreslår att man klassificerar djurljud i det visuella rummet genom att behandla deras sonograms struktur som ett akustiskt fingeravtryck med hjälp av ett nyligen infört parameterfritt texturmått som ett avståndsmått. Vi visar vidare att genom att söka efter det mest representativa akustiska fingeravtrycket kan vi betydligt överträffa andra tekniker när det gäller hastighet och noggrannhet.
I REF föreslår författarna att djurljud ska klassificeras i det visuella rummet genom att djursonograms struktur behandlas som ett akustiskt fingeravtryck.
Monitoring and Mining Animal Sounds in Visual Space
{'venue': 'Journal of Insect Behavior', 'journal': 'Journal of Insect Behavior', 'mag_field_of_study': ['Biology']}