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魚類の声は,その存在や行動,相対値としての資源量などの生態学的な指標と考えられる.しかし,とくに海中での生物音の検出は,種ごとのデータベースが整備されていないため,容易ではなかった.この研究では,茨城県鹿島灘沖のニベ科魚類のコーラスを検出するため,既知の音声の特徴を反映した規則に基づいた検出器と教師なし機械学習アルゴリズムを比較した.その結果,教師なしアルゴリズムは規則に基づいた検出器と同等な能力を示した.この手法を用いることで,受動的音響手法で得られた発音魚のデータ解析を加速することができると期待される.

https://doi.org/10.1121/1.5034169