文件名称：msc-thesis-call-detection:使用机器学习检测夜间迁徙期间的鸟叫
文件大小：555KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-29 16:01:08
R
msc_thesis_call_detection 使用机器学习在夜间迁移过程中检测鸟叫： 一种基于森林的随机方法，用于自动检测音频记录中的夜间航班呼叫（NFC）。 NFC的检测被认为是二进制分类任务，因此，连续的音频记录被分成短的声音片段。 训练随机森林分类器的目的是区分声音片段中是否存在NFC。 为此，从声音片段中提取声学特征。 这些用作随机森林的输入。 通过将录音分组并应用“一出一出”交叉验证程序来评估其性能。 进一步将随机森林分类器的性能与通过将即用型BirdVoxDetect应用于相同的录音（ ）获得的检测性能进行比较。 带注释的录音由Ralph Martin（德国弗赖堡大学）提供。 录音主要在46晚上在德国西南地区进行。
【文件预览】：
msc-thesis-call-detection-main
----2_Metadata_Visualisations.R(44KB)
----recorded_species.RData(2KB)
----6_Evaluation.R(70KB)
----4_Random_Forest.R(5KB)
----BVD_preds.RData(492KB)
----grouping_table.RData(839B)
----3_Preprocessing_Feature_Extraction.R(15KB)
----README.md(1KB)
----df_sound_clips.RData(61KB)
----1_Functions.R(25KB)
----5_Pre_and_Postprocessing_for_BVD.R(12KB)