使用场景
海洋生物学家使用该工具来研究特定鲸鱼种群的声音特征。
环保组织利用该工具监测鲸鱼的迁徙路线和活动区域。
教育工作者使用该工具向学生展示鲸鱼声音的多样性和复杂性。
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。
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