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DeepSqueak: a deep learning-based system for detection and analysis of ultrasonic vocalizations

机译:Deepsqueak:超声波发声的检测和分析基于深度学习的系统

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摘要

Rapid detection of USVs using Faster RCNN. Shown is the Faster RCNN-based detection architecture. a An example waveform from a 1 s section recording containing mouse ultrasonic vocalizations. b A filtered sonogram produced from the audio segment displayed in (a). c A representation of the Faster-RCNN region proposal network determining sections of the sonogram to pass to the classification network. d The classification network receives input from the region proposal network, performs a series of convolutions and filters, and ultimately classifies the section as a call or background noise. Scale bar: Y = 20 kHz, X = 20 ms
机译:使用更快的RCNN快速检测USV。所示是基于RCNN的检测架构更快。来自包含鼠标超声声发声的1 S剖面记录的示例波形。 b从(a)中显示的音频段产生的过滤的声音图。 c表示传输到分类网络的超级rcnn区域提案网络确定部分的分段。 D分类网络从区域提议网络接收输入,执行一系列卷积和过滤器,并最终将该部分分类为呼叫或背景噪声。秤栏:Y = 20 kHz,x = 20毫秒

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