Vårt mål är att automatiskt identifiera vilken fågelart som finns i en ljudinspelning med hjälp av övervakad inlärning. Att ta fram effektiva algoritmer för klassificering av fågelarter är ett första steg mot att ta fram användbara ekologiska data från inspelningar som samlats in på fältet. Vi föreslår en probabilistisk modell för ljudfunktioner inom ett kort tidsintervall, sedan härleda dess Bayes riskminimerande klassificering, och visa att det är nära approximerad av en närmaste-grannar klassificerare med hjälp av Kullback-Leibler divergens för att jämföra histogram av funktioner. Vi noterar att histogram kan ses som punkter på en statistisk grenrör, och KL divergens approximerar geodesiska avstånd som definieras av Fisher information metrisk på sådana grenrör. Motiverade av detta faktum föreslår vi att man använder en annan approximation till Fisher-datamåttet, nämligen Hellinger-måttet. De föreslagna klassificeringarna uppnår över 90 % noggrannhet på ett dataset som innehåller sex fågelarter, och mer avancerade vektormaskiner.
Briggs, Raich och Fern REF har föreslagit en probabilistisk modell för ljudfunktioner och använder en riskminimerande Bayes klassificering, visar det är nära approximerad av en närmaste granne klassificerare som använder Kullback-Leibler divergens för att jämföra histogram av funktioner.
Audio Classification of Bird Species: A Statistical Manifold Approach
{'venue': '2009 Ninth IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2009 Ninth IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}