ORCA-SPOT：使用深度学习的自动虎鲸声音检测工具包
一般说明
ORCA-SPOT是一种基于深度学习的算法，最初被设计用于在水下噪声较大的录音中对虎鲸声音进行检测。 ORCA-SPOT区分两种声音：虎鲸和噪音（二进制分类问题）。 它基于卷积神经网络架构，能够对大型生物声学档案进行分段。 ORCA-SPOT包括数据预处理管道以及用于训练模型的网络体系结构本身。 有关核心概念，网络体系结构，预处理和评估管道的详细说明，请参阅我们相应的出版物 。
一般信息
我们目前正在发布论文作为一般指导，以使每个人（独立于背景的人）都可以使用此深度学习框架来训练，验证和评估自己的目标物种，以便在嘈杂的环境中分割/检测有价值的信号生物声学记录。 目标是为社区提供独立于动物的声音分割工具包，以标记其数据。 准则完成后，我们将在此处宣布并链接它。
参考
如果将ORCA-SPOT用于您自己的研究，请引用以下出版物
2021-02-07 16:04:00
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portal-gun：在Amazon EC2竞价型实例上进行深度学习而不会痛苦
2021-01-30 20:10:12
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