Bi-class classification of humpback whale sound units against complex background noise with deep convolution neural network

• Main Authors: Cazau, Dorian, Bonnel, Julien, Lefort, Riwal, Adam, Olivier, Zarader, Jean-Luc
• Other Authors: Lab-STICC_ENSTAB_CID_TOMS, Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC), École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom Paris (IMT), Pôle STIC_AP, École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne), Institut des Systèmes Intelligents et Robotique (ISIR), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
• Format: Conference Object
• Language: English
• Published: HAL CCSD 2017
• Subjects: [SPI]Engineering Sciences [physics]; [SCCO]Cognitive science; Humpback Whale
• Online Access: https://hal.science/hal-03170178

International audience