Machine Learning Algorithms for Automatic Classification of Marmoset Vocalizations

Autor(es)

Turesson, Hjalmar K. ; Ribeiro, Sidarta ; Pereira, Danillo R. ; Papa, Joao P. ; de Albuquerque, Victor Hugo C.

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: PLoS One; v. 11, n. 9 SEP 21 2016.
• Citações Web of Science: 11

Resumo

Automatic classification of vocalization type could potentially become a useful tool for acoustic the monitoring of captive colonies of highly vocal primates. However, for classification to be useful in practice, a reliable algorithm that can be successfully trained on small datasets is necessary. In this work, we consider seven different classification algorithms with the goal of finding a robust classifier that can be successfully trained on small datasets. We found good classification performance (accuracy > 0.83 and F-1-score > 0.84) using the Optimum Path Forest classifier. Dataset and algorithms are made publicly available. (AU)

• Processo FAPESP: 14/16250-9 - Sobre a otimização de parâmetros em técnicas de aprendizado de máquina: avanços e paradigmas
• Beneficiário: João Paulo Papa
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Processo FAPESP: 13/07699-0 - Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática - NeuroMat
• Beneficiário: Oswaldo Baffa Filho
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs
• Processo FAPESP: 15/50319-9 - Meta-heuristic-based optimization of probabilistic neural networks
• Beneficiário: João Paulo Papa
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular