Clasificación de especies de aves a partir de entrenamiento de redes neuronales con cantos sintéticos

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En este trabajo construyo redes neuronales profundas (DNNs) para la clasificación automatizada de especies de aves a parir de su canto. Implemento una técnica nueva de aumentado de datos para el entrenamiento que consiste en utilizar cantos sintéticos. El canto se sintetiza utilizando un modelo diná...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Wappner, Marcos
Formato: Tesis de Grado
Lenguaje:Español
Publicado: 2020
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nFIS000114_Wappner
Aporte de:
Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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spelling todo:seminario_nFIS000114_Wappner2023-10-03T16:49:32Z Clasificación de especies de aves a partir de entrenamiento de redes neuronales con cantos sintéticos Wappner, Marcos En este trabajo construyo redes neuronales profundas (DNNs) para la clasificación automatizada de especies de aves a parir de su canto. Implemento una técnica nueva de aumentado de datos para el entrenamiento que consiste en utilizar cantos sintéticos. El canto se sintetiza utilizando un modelo dinámico del aparto fonador del pájaro y alimentándolo con los parámetros adecuados. Los datos de entrenamiento para cada especie se derivan de variaciones aleatorias en los parámetros de los cantos sintéticos, inspirándose cada uno en un único canto de un individuo de cada especie. Utilizando chingolos (Zonotrichia capensis) y benteveos (Pitangus sulphuratus), obtuve un clasificador basado en redes convolucionales con eficiencia del 97 %. Esto representa una prueba de concepto satsfactoria para la idea de entrenar redes a partir de cantos sintetizados. Fil: Wappner, Marcos. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. 2020 Tesis de Grado PDF Español info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nFIS000114_Wappner
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