通过可视化一文看懂 Kaggle- 鸟声辨认比赛
🐤EDA|🐦可视化 + 音频摸索🔉
本文转载自 Kaggle 论坛
BURHANUDDIN LATSAHEB
引言
笔记本概述：
1. 对不同鸟类声音及其不同特色进行宽泛的 EDA
2. 指标是通过声音应用机器学习来辨认东非鸟类。
BirdCLEF 2023 比赛简介：
鸟类不仅是迷人的生物，而且是一个环境衰弱的重要指标。BirdCLEF 2023 比赛，由 Kaggle 主办，旨在通过声音推动鸟类辨认畛域的钻研和翻新。
在这个比赛中，参赛者将面临一个挑战，须要开发能够精确辨认音频录音中的鸟类的算法。数据集包含来自世界各地的超过 100 万个音频录音，总时长超过 1000 小时。每个录音都用相应的鸟类进行了标记，参赛者的工作是开发一个机器学习模型，能够精确地对新的、未知的录音进行物种分类。
BirdCLEF 2023 比赛为钻研人员和数据科学家提供了一个独特的机会，推动生物声学畛域的倒退，为世界各地的鸟类种群爱护做出奉献。无论您是一位经验丰富的机器学习从业者还是刚刚起步的人，这个较量都将为您带来具备挑战性和丰富回报的机会。
📊EDA 📊
💡 察看训练元数据：
在训练元数据中，总共有 12 列和 16941 行。
训练数据蕴含 16941 个值，其中 454（0.2%）为缺失值。
总共有 12 列：3 数字，9 分类
训练元数据中有 454 个缺失值。
1.1 训练元数据信息
💡💡 训练数据集的进一步察看
纬度和经度有 227（1.34%）个缺失值
经度填充和评级略有偏差
次要标签，主要标签，类型，迷信名称，通用名称，作者，文件名具备高偏心性
1.2 交互式地图图
1.2.1 散点图
1.2.2 Map Box（凋谢街景图）
1.2.3 Map Box（地形视图）
1.3 EBird 分类法
音频勘探
音频文件：
音频文件是一种数字文件格式，用于存储录制的声音或音乐。它能够通过扬声器或耳机播放，并罕用于各种利用，如音乐、电影、电视、播送等多种媒体模式。音频文件有很多不同的格局，如 MP3、WAV、OGG、AAC 和 FLAC。
如何可视化音频文件？？
咱们能够用许多不同的形式在二维空间中查看音频，如：
波形:
在音频解决中，波形是声音信号的图形示意，显示信号随着工夫的变动。它是一个绘制了声波振幅在 y 轴和工夫在 x 轴的图表。波形可用于可视化和剖析音频信号的属性，如频率、振幅、相位和持续时间。
频谱图(Spectograms)：
频谱图是音频记录如何随工夫变动的光谱频率的可视化示意。它是一种剖析声音信号的办法，理解信号如何随工夫变动，以及在任何给定工夫点信号中有哪些频率。频谱图的 x 轴示意工夫，y 轴示意频率。频谱图中每个点的色彩强度或亮度示意该时刻频率的振幅或能量。
Mel 频谱图：
Mel 频谱图是一种应用 Mel 刻度确定频率分箱间距的频谱图。Mel 刻度是一个感知音高距离相等的音高刻度。通过应用 Mel 刻度，频率分箱在较低频率时间隔较近，在较高频率时间隔较远，这更合乎人类对声音的感知形式。
色度图(Chromagram)：
色度图是音频信号的音高内容的可视化示意，其中每列对应一个特定的频段或音高类。它是声音中能量散布的二维示意，绘制为工夫和音高类的函数。色度图是通过将音频信号的短时傅里叶变换（STFT）计算并将后果的频谱图投影到音高类根底上来计算的，通常应用 12 个对数距离的滤波器来示意东方音乐刻度的 12 个音高类。
MFCC：
MFCC 是 Mel 频率倒谱系数的简称，是语音解决、音乐信息检索等相干畛域罕用的一种特征提取技术。从音频信号的短时傅里叶变换（STFT）中提取 MFCC，它波及将信号合成为小的、重叠的段，对每个段执行傅里叶变换，以取得其频谱。而后将 Mel 刻度利用到频谱上，将其转化为近似人类听觉系统对声音感知的对数刻度。
2.1 音频摸索
2.1.1 白头文鸟（Black-and-white Mannikin）
次要标签：bawman1
迷信名称：Spermestes bicolor
2.1.2 非洲黑头黄鹂（African Black-headed Oriole）
次要标签 : abhori1
迷信名称 : Oriolus larvatus
鸟声音频
2.1.3 非洲赤眼鸫（African Bare-eyed Thrush）
次要标签 : abethr1
迷信名称 : Turdus tephronotus
音频
2.1.4 非洲灰飞鹟（African Gray Flycatcher）
次要标签 : afgfly1
迷信名称 : Bradornis microrhynchus
音频
2.1.5 非洲鹰（African Goshawk）
次要标签 : afrgos1
迷信名称 : Accipiter tachiro
音频
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