Bioacústica: clasificación de cantos de anfibios con Deep Learning
  • Tareas:
  • Procesé un dataset de 4300 audios de cantos de Boana riojana mediante pipelines ETL de señales acústicas.
  • Extraje características acústicas mediante coeficientes cepstrales en la escala Mel (MFCC).
  • Diseñé y entrené modelos de Deep Learning (DNN, CNN, LSTM) para la clasificación del anuro Boana riojana.
  • Obtuve una exactitud de hasta 97%, alcanzando precisiones entre 0.89 y 0.97.
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Tecnologías: Python, Keras

Cantos
Predicción
Resultados
Arquitectura