Supervised Classification of Baboon Vocalizations

Maxime Janvier 1 Radu Horaud 1 Laurent Girin 2 Frédéric Berthommier 3 Louis-Jean Boë 3 Caralyn Kemp 4 Arnaud Rey 4 Thierry Legou 5
1 PERCEPTION - Interpretation and Modelling of Images and Videos
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann, INPG - Institut National Polytechnique de Grenoble
2 GIPSA-MAGIC - MAGIC
GIPSA-DPC - Département Parole et Cognition
3 GIPSA-PCMD - PCMD
GIPSA-DPC - Département Parole et Cognition
Abstract : This paper addresses automatic classification of baboon vocalizations. We considered six classes of sounds emitted by "Papio papio" baboons, and report the results of supervised classification carried out with different signal representations (audio features), classifiers, combinations and settings. Results show that up to 94.1\% of correct recognition of pre-segmented elementary segments of vocalizations can be obtained using Mel-Frequency Cepstral Coefficients representation and Support Vector Machines classifiers. Results for other configurations are also presented and discussed, and a possible extension to the "Sound-spotting'' problem, i.e. online joint detection and classification of a vocalization from a continuous audio stream is illustrated and discussed.
Type de document :
Communication dans un congrès
Workshop: Neural Information Processing Scaled for Bioacoustics : NIPS4B, Dec 2013, Lake Tahoe, Nevada, United States. 10 p., 2013
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Soumis le : mercredi 27 novembre 2013 - 12:54:40
Dernière modification le : mardi 13 décembre 2016 - 15:45:28
Document(s) archivé(s) le : vendredi 28 février 2014 - 04:43:05

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  • HAL Id : hal-00910104, version 1

Citation

Maxime Janvier, Radu Horaud, Laurent Girin, Frédéric Berthommier, Louis-Jean Boë, et al.. Supervised Classification of Baboon Vocalizations. Workshop: Neural Information Processing Scaled for Bioacoustics : NIPS4B, Dec 2013, Lake Tahoe, Nevada, United States. 10 p., 2013. 〈hal-00910104〉

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