基于声音的鸟类物种检测
作者 | Magdalena Kortas
来源 | Medium
编辑 | 代码医生团队
拥有Python经验的女性数据科学家，博士候选人，鸟类学家，数据分析师和软件工程师共同参与了一系列为期两周的冲刺，共同致力于该项目。
该项目旨在解决现实生活中的问题，机器学习可以帮助解决数据科学项目的典型结构，包括数据研究和分析，数据准备，模型创建，结果分析（或模型改进）和最终演示文稿。
经过数周的工作，该小组设法建立了一种解决方案，该解决方案可以在测试样本上以87％的准确度预测正确的鸟的名字。
鸟儿的问题
Birdong的分析和分类是一个非常有趣的问题。
鸟有多种声音，不同的鸟有不同的功能。最常见的是歌曲和“其他声音”（例如通话类型）。
这首歌是“更漂亮”的旋律类型的声音，这使鸟儿可以标记自己的领地并结伴。它通常比“呼叫”复杂得多，并且时间更长。
呼叫类型的语音包括联系语音，诱人语音和警报语音。接触呼叫和吸引呼叫用于在飞行或觅食过程中（例如在树梢上）将鸟类保持在一组中，通过警报来提醒鸟类（例如，当掠食者到达时）。大多数情况下，这些是简短的声音。
例：
大山雀
- 这首歌是简单活泼的节奏韵律诗，带有轻微的机械声音，例如“ te-ta te-ta te-ta”或带有三个重音的三音节，“ te-te-ta-te-te-te-te- ta”
样品
https://www.xeno-canto.org/463492
- 通话内容丰富。快乐的“砰砰”的声音，快乐的“ si yut-tee yut-tee”和颤抖的“ te tuui”。在秋天，经常会听到轻微的质疑，更害羞的“ te te tiuh”。他嘶哑地发出“云云云云”的警告。坡道充满穿透力的“ te-te-te te-te-te”。
样品
https://www.xeno-canto.org/464650
为什么基于声音的鸟类分类是一项艰巨的任务？
可能会遇到许多问题：
- 背景噪音-尤其是在使用城市中记录的数据时（例如，城市噪音，教堂，汽车）
- 多标签分类问题-当同时有很多物种唱歌时
- 不同类型的鸟歌（如前所述）
- 物种之间的差异-生活在不同地区或国家的同一物种之间的鸟类鸣叫可能有所不同
- 数据集问题-由于一个物种比另一个物种更受欢迎，数据可能高度不平衡，存在大量不同物种，并且记录可能具有不同的长度，记录质量（数量，清洁度）
那么过去的问题是如何解决的呢？
仅通过歌曲来识别鸟类可能是一项艰巨的任务，但这并不意味着不可能。但是如何处理这些问题呢？
为了找到答案，有必要深入研究论文，并发现大多数工作恰巧是由各种AI挑战发起的，例如BirdCLEF和DCASE。幸运的是这些挑战的获胜者通常会描述他们的方法，因此在查看排行榜后，获得了一些有趣的见解：
- 几乎所有获奖的解决方案都使用卷积神经网络（CNN）或递归卷积神经网络（RCNN）
- 基于CNN的模型与基于特征的浅层方法之间的差距仍然很大
- 尽管许多录音都非常吵闹，但CNN在不进行任何其他噪音消除的情况下也能很好地工作，而且许多团队都声称降噪技术无济于事
- 数据增强技术似乎已被广泛使用，尤其是音频处理中使用的技术，例如时间或频移
- 一些获胜的团队通过半监督学习方法（伪标记）成功地实现了这一目标，并且通过模型集成增加了一些AUC
但是当只有录音时，如何应用CNN，用于从图像中提取特征以对其进行分类或分段的神经网络？梅尔频率倒谱（MFCC）是答案。
SOUND_DIR='../data/xeno-canto-dataset-full/Parusmajor/Lithuania/Parusmajor182513.mp3'
# Load the mp3 file
signal, sr = librosa.load(SOUND_DIR,duration=10) # sr = sampling rate
# Plot mel-spectrogram
N_FFT = 1024
HOP_SIZE = 1024
N_MELS = 128
WIN_SIZE = 1024
WINDOW_TYPE = 'hann'
FEATURE = 'mel'
FMIN = 1400
S = librosa.feature.melspectrogram(y=signal,sr=sr,
n_fft=N_FFT,
hop_length=HOP_SIZE,
n_mels=N_MELS,
htk=True,
fmin=FMIN,
fmax=sr/2)
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(librosa.power_to_db(S**2,ref=np.max), fmin=FMIN,y_axis='linear')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.show()
梅尔光谱图示例
但是它是什么以及它如何工作？
听到的每个声音都同时包含多个声音频率。这就是使音频听起来“很深”的原因。
频谱图的技巧是在一个图中还可视化那些频率，而不是像波形那样仅可视化幅度。梅尔音阶被称为音高的音频音阶，对于听众而言，音阶似乎彼此相等。其背后的想法与人类的听觉方式有关。当将这两个想法联系起来时，得到一个改进的频谱图（梅尔频率倒谱），该频谱图忽略了人类听不到的声音并绘制了最重要的部分。
从中创建频谱图的音频长度越长，在图像上获得的信息越多，但模型变得越适合。如果您数据有很多杂音或静音，则持续5秒的音频可能无法捕获所需的信息。因此决定用10秒钟的持续音频来创建图像（并且最终模型的准确度提高了10％！）。由于鸟类以高频率唱歌，因此采用了高通滤波器来消除无用的噪声。
信息（静音）不足且噪声主要的5s频谱图示例
是时候建模了！
在创建具有高通滤波器的梅尔频谱图之后，从10秒钟的持久音频文件中分离出数据，然后将数据分为训练（90％），验证（10％）和测试集（10％）。
IM_SIZE = (224,224,3)
BIRDS = ['0Parus', '1Turdu', '2Passe', '3Lusci', '4Phoen', '5Erith',
'6Picap', '7Phoen', '8Garru', '9Passe', '10Cocco', '11Sitta','12Alaud', '13Strep', '14Phyll', '15Delic','16Turdu', '17Phyll','18Fring', '19Sturn', '20Ember', '21Colum', '22Trogl', '23Cardu','24Chlor', '25Motac', '26Turdu']
DATA_PATH = 'data/27_class_10s_2/'
BATCH_SIZE = 16内置的Keras库数据生成器负责所有光谱图的数据扩充和规范化。
train_datagen = ImageDataGenerator(preprocessing_function=preprocess_input,
width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.1,
fill_mode='nearest')
train_batches = train_datagen.flow_from_directory(DATA_PATH+'train',classes=BIRDS, target_size=IM_SIZE, class_mode='categorical', shuffle=True,batch_size=BATCH_SIZE)
valid_datagen = ImageDataGenerator(preprocessing_function=preprocess_input)
valid_batches = valid_datagen.flow_from_directory(DATA_PATH+'val',classes=BIRDS,target_size=IM_SIZE, class_mode='categorical', shuffle=False, batch_size=BATCH_SIZE)
test_datagen = ImageDataGenerator(preprocessing_function=preprocess_input)
test_batches = test_datagen.flow_from_directory(DATA_PATH+'test', classes=BIRDS,target_size=IM_SIZE,class_mode='categorical', shuffle=False,batch_size=BATCH_SIZE)最终模型基于EfficientNetB3和27种具有Adam优化器，分类交叉熵损失函数和平衡类权重的不同类（鸟类）。高原学习率降低。
# Define CNN's architecture
net = efn.EfficientNetB3(include_top=False, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=IM_SIZE)
x = net.output
x = Flatten()(x)
x = Dropout(0.5)(x)
output_layer = Dense(len(BIRDS), activation='softmax', name='softmax')(x)
net_final = Model(inputs=net.input, outputs=output_layer) net_final.compile(optimizer=Adam(), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Estimate class weights for unbalanced dataset
class_weights = class_weight.compute_class_weight( 'balanced', np.unique(train_batches.classes), train_batches.classes)
# Define callbacks
ModelCheck = ModelCheckpoint('models/efficientnet_checkpoint.h5', monitor='val_loss', verbose=0, save_best_only=True, save_weights_only=True, mode='auto', period=1)
ReduceLR = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2, patience=5, min_lr=3e-4)
解决方案摘要-音频数据预处理和神经网络模型
# Train the model
net_final.fit_generator(train_batches,
validation_data = valid_batches,
epochs = 30,
steps_per_epoch= 1596,
class_weight=class_weights, callbacks[ModelCheck,ReduceLR])最终，该解决方案在测试样本上以87％的准确度预测了正确的鸟名：
- F1分数超过90％的11个分类
- 8个分类的F1分数在70％至90％之间
- 2个分类的F1分数在50％到70％之间
- F1分数低于50％的6个分类。
神经网络模型的分类报告
如果有兴趣在jupyter笔记本中查看代码，可以在这里找到它：
https://github.com/m-kortas/Sound-based-bird-species-detection/blob/master/medium.ipynb
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