A classification and quantification approach to generate features in soundscape ecology using neural networks (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: PONTI, MOACIR ANTONELLI - ICMC ; DIAS, FÁBIO FELIX - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1007/s00521-021-06501-w
- Subjects: REDES NEURAIS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; RECONHECIMENTO DE PADRÕES; ACÚSTICA; MONITORAMENTO AMBIENTAL; PÁSSAROS; ANURA
- Keywords: Bioacoustics; Ecoacoustics; Mel-spectrogram; Sound detection
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Neural Computing and Applications
- ISSN: 0941-0643
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 34, n. 3, p. 1923-1937, Feb. 2022
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
DIAS, Fabio Felix e PONTI, Moacir Antonelli e MINGHIM, Rosane. A classification and quantification approach to generate features in soundscape ecology using neural networks. Neural Computing and Applications, v. 34, n. 3, p. 1923-1937, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00521-021-06501-w. Acesso em: 23 jan. 2026. -
APA
Dias, F. F., Ponti, M. A., & Minghim, R. (2022). A classification and quantification approach to generate features in soundscape ecology using neural networks. Neural Computing and Applications, 34( 3), 1923-1937. doi:10.1007/s00521-021-06501-w -
NLM
Dias FF, Ponti MA, Minghim R. A classification and quantification approach to generate features in soundscape ecology using neural networks [Internet]. Neural Computing and Applications. 2022 ; 34( 3): 1923-1937.[citado 2026 jan. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00521-021-06501-w -
Vancouver
Dias FF, Ponti MA, Minghim R. A classification and quantification approach to generate features in soundscape ecology using neural networks [Internet]. Neural Computing and Applications. 2022 ; 34( 3): 1923-1937.[citado 2026 jan. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00521-021-06501-w - Enhancing sound-based classification of birds and anurans with spectrogram representations and acoustic indices in neural network architectures
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Informações sobre o DOI: 10.1007/s00521-021-06501-w (Fonte: oaDOI API)
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