Espectrogramas de registros de Ballenas Barbadas sintetizados a partir de arquitecturas de Autoenconders: CAE, VAE y CAE-LSTM
In this paper, different architectures of simple convolutional networks are analyzed to generate synthetic spectrograms corresponding to baleen whales. Simplicity in these models plays an important role in the implementations of these type of networks on embedded systems. In addition, the scarcity o...
Main Authors: | , |
---|---|
Format: | Article in Journal/Newspaper |
Language: | Spanish |
Published: |
2022
|
Subjects: | |
Online Access: | https://dialnet.unirioja.es/servlet/oaiart?codigo=8794345 |
id |
ftdialnet:oai:dialnet.unirioja.es:ART0001577527 |
---|---|
record_format |
openpolar |
spelling |
ftdialnet:oai:dialnet.unirioja.es:ART0001577527 2023-05-15T15:37:15+02:00 Espectrogramas de registros de Ballenas Barbadas sintetizados a partir de arquitecturas de Autoenconders: CAE, VAE y CAE-LSTM Cabedio, María Celeste Carnaghi, Marco 2022 application/pdf https://dialnet.unirioja.es/servlet/oaiart?codigo=8794345 spa spa https://dialnet.unirioja.es/servlet/oaiart?codigo=8794345 (Revista) ISSN 2525-0159 LICENCIA DE USO: Los documentos a texto completo incluidos en Dialnet son de acceso libre y propiedad de sus autores y/o editores. Por tanto, cualquier acto de reproducción, distribución, comunicación pública y/o transformación total o parcial requiere el consentimiento expreso y escrito de aquéllos. Cualquier enlace al texto completo de estos documentos deberá hacerse a través de la URL oficial de éstos en Dialnet. Más información: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI | INTELLECTUAL PROPERTY RIGHTS STATEMENT: Full text documents hosted by Dialnet are protected by copyright and/or related rights. This digital object is accessible without charge, but its use is subject to the licensing conditions set by its authors or editors. Unless expressly stated otherwise in the licensing conditions, you are free to linking, browsing, printing and making a copy for your own personal purposes. All other acts of reproduction and communication to the public are subject to the licensing conditions expressed by editors and authors and require consent from them. Any link to this document should be made using its official URL in Dialnet. More info: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI Elektron: ciencia y tecnología en la electrónica de hoy, ISSN 2525-0159, Vol. 6, Nº. 2, 2022, pags. 129-134 Convolutional autoencoders recursive layers spectrograms underwater sound synthesis Autoencoders convolucionales Capas recursivas espectrogramas sonidos subcuáticos síntesis text (article) 2022 ftdialnet 2023-03-29T09:43:58Z In this paper, different architectures of simple convolutional networks are analyzed to generate synthetic spectrograms corresponding to baleen whales. Simplicity in these models plays an important role in the implementations of these type of networks on embedded systems. In addition, the scarcity of available data requires the generation of efficient models. With this aim in mind, simple Autoencoder architectures with a low number of as- sociated parameters are presented and trained in this paper. Then, adequate metrics are obtained and the corresponding comparison among the architecture alternatives is made. The obtained results show that the more straightforward architecture is, in turn, the most convenient. Finally, from these models, synthetic spectrograms are generated from few data samples are generated, employing a low complexity architecture and assuming a normal distribution of the latent space vectors from the training data. En este trabajo se analizan diferentes arquitecturas de redes convolucionales sencillas para generar espectrogramas sintéticos correspondientes a registros de audio de ballenas barbadas. La sencillez en el modelo juega un rol importante en las implementaciones de este tipo de redes sobre sistemas embebidos. Además, existe una necesidad de generar modelos eficientes frente a la escasez de datos disponibles para este tipo de aplicaciones. Con tal fin, se presentan arquitecturas de Autoencoders simples y de baja cantidad de parámetros asociados, se entrenan los modelos, se obtienen métricas adecuadas y se realizan las correspondientes comparaciones. Los resultados obtenidos demuestran que la arquitectura con una implementación más directa es, a su vez, la más conveniente. Finalmente, a partir de estos modelos, se generan espectrogramas sintéticos a partir de pocos datos de muestra, empleando una arquitectura de baja complejidad y asumiendo una distribución normal de los vectores reales. Article in Journal/Newspaper baleen whales Dialnet - Portada de revistas (Universidad de La Rioja) Baja Ballenas ENVELOPE(-64.167,-64.167,-65.183,-65.183) Vae ENVELOPE(27.945,27.945,70.829,70.829) |
institution |
Open Polar |
collection |
Dialnet - Portada de revistas (Universidad de La Rioja) |
op_collection_id |
ftdialnet |
language |
Spanish |
topic |
Convolutional autoencoders recursive layers spectrograms underwater sound synthesis Autoencoders convolucionales Capas recursivas espectrogramas sonidos subcuáticos síntesis |
spellingShingle |
Convolutional autoencoders recursive layers spectrograms underwater sound synthesis Autoencoders convolucionales Capas recursivas espectrogramas sonidos subcuáticos síntesis Cabedio, María Celeste Carnaghi, Marco Espectrogramas de registros de Ballenas Barbadas sintetizados a partir de arquitecturas de Autoenconders: CAE, VAE y CAE-LSTM |
topic_facet |
Convolutional autoencoders recursive layers spectrograms underwater sound synthesis Autoencoders convolucionales Capas recursivas espectrogramas sonidos subcuáticos síntesis |
description |
In this paper, different architectures of simple convolutional networks are analyzed to generate synthetic spectrograms corresponding to baleen whales. Simplicity in these models plays an important role in the implementations of these type of networks on embedded systems. In addition, the scarcity of available data requires the generation of efficient models. With this aim in mind, simple Autoencoder architectures with a low number of as- sociated parameters are presented and trained in this paper. Then, adequate metrics are obtained and the corresponding comparison among the architecture alternatives is made. The obtained results show that the more straightforward architecture is, in turn, the most convenient. Finally, from these models, synthetic spectrograms are generated from few data samples are generated, employing a low complexity architecture and assuming a normal distribution of the latent space vectors from the training data. En este trabajo se analizan diferentes arquitecturas de redes convolucionales sencillas para generar espectrogramas sintéticos correspondientes a registros de audio de ballenas barbadas. La sencillez en el modelo juega un rol importante en las implementaciones de este tipo de redes sobre sistemas embebidos. Además, existe una necesidad de generar modelos eficientes frente a la escasez de datos disponibles para este tipo de aplicaciones. Con tal fin, se presentan arquitecturas de Autoencoders simples y de baja cantidad de parámetros asociados, se entrenan los modelos, se obtienen métricas adecuadas y se realizan las correspondientes comparaciones. Los resultados obtenidos demuestran que la arquitectura con una implementación más directa es, a su vez, la más conveniente. Finalmente, a partir de estos modelos, se generan espectrogramas sintéticos a partir de pocos datos de muestra, empleando una arquitectura de baja complejidad y asumiendo una distribución normal de los vectores reales. |
format |
Article in Journal/Newspaper |
author |
Cabedio, María Celeste Carnaghi, Marco |
author_facet |
Cabedio, María Celeste Carnaghi, Marco |
author_sort |
Cabedio, María Celeste |
title |
Espectrogramas de registros de Ballenas Barbadas sintetizados a partir de arquitecturas de Autoenconders: CAE, VAE y CAE-LSTM |
title_short |
Espectrogramas de registros de Ballenas Barbadas sintetizados a partir de arquitecturas de Autoenconders: CAE, VAE y CAE-LSTM |
title_full |
Espectrogramas de registros de Ballenas Barbadas sintetizados a partir de arquitecturas de Autoenconders: CAE, VAE y CAE-LSTM |
title_fullStr |
Espectrogramas de registros de Ballenas Barbadas sintetizados a partir de arquitecturas de Autoenconders: CAE, VAE y CAE-LSTM |
title_full_unstemmed |
Espectrogramas de registros de Ballenas Barbadas sintetizados a partir de arquitecturas de Autoenconders: CAE, VAE y CAE-LSTM |
title_sort |
espectrogramas de registros de ballenas barbadas sintetizados a partir de arquitecturas de autoenconders: cae, vae y cae-lstm |
publishDate |
2022 |
url |
https://dialnet.unirioja.es/servlet/oaiart?codigo=8794345 |
long_lat |
ENVELOPE(-64.167,-64.167,-65.183,-65.183) ENVELOPE(27.945,27.945,70.829,70.829) |
geographic |
Baja Ballenas Vae |
geographic_facet |
Baja Ballenas Vae |
genre |
baleen whales |
genre_facet |
baleen whales |
op_source |
Elektron: ciencia y tecnología en la electrónica de hoy, ISSN 2525-0159, Vol. 6, Nº. 2, 2022, pags. 129-134 |
op_relation |
https://dialnet.unirioja.es/servlet/oaiart?codigo=8794345 (Revista) ISSN 2525-0159 |
op_rights |
LICENCIA DE USO: Los documentos a texto completo incluidos en Dialnet son de acceso libre y propiedad de sus autores y/o editores. Por tanto, cualquier acto de reproducción, distribución, comunicación pública y/o transformación total o parcial requiere el consentimiento expreso y escrito de aquéllos. Cualquier enlace al texto completo de estos documentos deberá hacerse a través de la URL oficial de éstos en Dialnet. Más información: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI | INTELLECTUAL PROPERTY RIGHTS STATEMENT: Full text documents hosted by Dialnet are protected by copyright and/or related rights. This digital object is accessible without charge, but its use is subject to the licensing conditions set by its authors or editors. Unless expressly stated otherwise in the licensing conditions, you are free to linking, browsing, printing and making a copy for your own personal purposes. All other acts of reproduction and communication to the public are subject to the licensing conditions expressed by editors and authors and require consent from them. Any link to this document should be made using its official URL in Dialnet. More info: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI |
_version_ |
1766367716170530816 |