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Channel and Frequency Attention Module for Diverse Animal Sound Classification Módulo de atenção de canal e frequência para classificação sonora de animais diversos

Kyungdeuk KO, Jaihyun PARK, David K. HAN, Hanseok KO

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Resumo:

A classificação de espécies em sala de aula com base em sons de animais é uma tarefa altamente desafiadora, mesmo com a mais recente técnica de aprendizagem profunda aplicada. A dificuldade de distinguir as espécies é ainda maior quando o número de espécies é grande dentro da mesma classe. Este artigo apresenta uma nova abordagem para categorização precisa de espécies animais com base em seus sons, usando CNNs pré-treinados e um novo módulo de autoatenção adequado para sinais acústicos. O método proposto mostra-se eficaz, pois atinge uma precisão média de espécies de 98.37%. e a precisão mínima das espécies de 94.38%, a mais alta entre as linhas de base concorrentes, que incluem CNNs sem autoatenção e CNNs com CBAM, FAM e CFAM, mas sem pré-treinamento.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E102-D No.12 pp.2615-2618
Data de publicação
2019/12/01
Publicitada
2019/09/17
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2019EDL8128
Tipo de Manuscrito
LETTER
Categoria
Inteligência Artificial, Mineração de Dados

autores

Kyungdeuk KO
  Korea University
Jaihyun PARK
  Korea University
David K. HAN
  US Army Research Laboratory (ARL)
Hanseok KO
  Korea University

Palavra-chave