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Analyse von Deep Learning Methoden für eine Orca Geräusch Erkennung (de)

* Presenting author
Day / Time: 07.03.2023, 16:40-17:00
Room: Saal Y8
Typ: Vortrag (strukturierte Sitzung)
Abstract: Orcas sind hochintelligente Tiere mit einer komplexen Kommunikations- und Populationsstruktur. Aufgrund von Nahrungsmangel, Umweltverschmutzung, Schiffslärm und anderen Faktoren sind Orca Arten, wie der Southern Resident Killer Whale, vom Aussterben bedroht. Daher ist es wichtig, Orcas unter dem Hauptaspekt der Kommunikation, Lokalisierung und sozialen Interaktion zu untersuchen. Meeresbiologen haben in der Vergangenheit hunderte von Stunden an Unterwasseraufnahmen abgehört, um mögliche Orca Stimmen zu entdecken. Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung und Analyse von robusten Methoden zur automatischen Erkennung von Orca Geräuschen.In dieser Arbeit werden tiefe neuronale Netze auf gelabelten Audiodateien trainiert, welche vom Orcalab zur Verfügung gestellt wurden. Erstmalig werden Methoden zur Augmentierung, Regularisierung, Datenrepräsentationen und Modellarchitekturen auf diesem Datensatz untersucht. Darüber hinaus wird eine neuartige Methode der Datenvorverarbeitung vorgestellt, welche die gelabelten Orca Geräusche besser ausnutzt. Außerdem werden teilüberwachte Methoden aus dem Bildbereich in die Audioklassifikationsdomäne übertragen und angepasst, welche zuvor ungenutzte ungelabelte Daten verwenden.Das beste Modell verbesserte den F1-Score des Basismodells von 0.69 auf 0.90 auf dem von Orcalab bereitgestellten Testdatensatz. Auf dem Orca Activity Sub-Challenge Datensatz der Interspeech ComParE Challenge 2019 erreichte das Modell auf dem Testdatensatz einen AUC von 0.903, welches einer Verbesserung des Basismodells um 0.037 entspricht.
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