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Multispecies Whale Detection
Multispecies Whale Detection
目标受众为海洋生物学家、生态保护者和机器学习研究者。这个工具可以帮助他们更有效地识别和研究鲸鱼的声音，从而更好地理解鲸鱼的行为和生态环境。
AI音频编辑AI模型#鲸鱼声音检测#神经网络#开源项目普通产品开源
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简介
multispecies-whale-detection 是谷歌开发的一个开源项目，旨在通过神经网络检测和分类不同物种和地理区域的鲸鱼声音。这个工具可以帮助研究人员和环保组织更好地理解和保护海洋生物多样性。
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产品特色
创建训练输入：通过Beam管道从标记的音频文件集合中创建训练输入。
处理不同音频格式：支持多种音频文件格式。
音频文件处理：将多通道文件分割并重新采样到共同的采样率。
音频剪辑：将大文件切割成适合训练的短片段。
标签和元数据合并：将标签和元数据与音频合并，并在输出中表示为TensorFlow Examples的特征。
调整标签开始时间：将标签开始时间调整为相对于每个音频剪辑的开始。
序列化记录：将合并的记录序列化为tensorflow.Example格式。
使用教程
1. 克隆或下载multispecies-whale-detection项目。
2. 安装必要的依赖项，如Apache Beam。
3. 准备音频文件和CSV标签文件。
4. 运行examplegen工具，生成训练数据。
5. 使用生成的训练数据训练神经网络模型。
6. 使用训练好的模型进行鲸鱼声音的检测和分类。
7. 分析模型的输出，获取鲸鱼声音的特征和行为信息。
流量来源
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