scikit-maad,Python 中的音景分析
项目描述
scikit-maad是一个开源 Python 包,专门用于环境录音的定量分析。该软件包旨在 (1) 加载和处理数字音频,(2) 分割和查找感兴趣的区域,(3) 计算声学特征,以及 (4) 估计声压级。此工作流程开启了扫描大型音频数据集和使用强大的机器学习技术的可能性,允许测量声学特性并识别各种音景中的关键模式。
安装
scikit-maad 依赖项:
- 蟒蛇> = 3.5
- NumPy >= 1.13
- 科学> = 0.18
- scikit 图像 >= 0.14
scikit-maad托管在 PyPI 上。要安装,请在 Python 环境中运行以下命令:
$ pip install scikit-maad
要从源克隆主存储库和顶级文件夹调用安装最新版本:
$ python setup.py install
示例和文档
- 有关完整的参考手册和示例库,请参阅https://scikit-maad.github.io。
- 与在 scikit-maad 中实施的声学多样性多分辨率分析相关的深入信息发表在:Ulloa, JS, Aubin, T., Llusia, D., Bouveyron, C., & Sueur, J. (2018)。使用无监督多分辨率分析估计热带环境中的动物声学多样性。生态指标, 90, 346–355
引用这项工作
如果您发现 scikit-maad 对您的研究有用,请考虑将其引用为:
- Ulloa, JS, Haupert, S., Latorre, JF, Aubin, T., & Sueur, J. (2021)。scikit-maad:一个开源的模块化工具箱,用于 Python 中的定量音景分析。生态与进化方法,2041-210X.13711。https://doi.org/10.1111/2041-210X.13711
@article{ulloa_etal_scikitmaad_2021,
title = {scikit‐maad: {An} open‐source and modular toolbox for quantitative soundscape analysis in {Python}},
issn = {2041-210X, 2041-210X},
shorttitle = {scikit‐maad},
url = {https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/2041-210X.13711},
doi = {10.1111/2041-210X.13711},
language = {en},
urldate = {2021-10-04},
journal = {Methods in Ecology and Evolution},
author = {Ulloa, Juan Sebastián and Haupert, Sylvain and Latorre, Juan Felipe and Aubin, Thierry and Sueur, Jérôme},
month = sep,
year = {2021},
pages = {2041--210X.13711},
}
贡献和错误报告
非常感谢改进和新功能。如果您想贡献开发新功能或改进可用包,请参阅我们的wiki。错误报告和特别是经过测试的补丁可以直接提交给错误跟踪器。
关于该项目
2018年,我们开始将一组音频处理函数从Matlab翻译成一种开源编程语言,即Python。这些功能为复制声学多样性的多分辨率分析 (MAAD) 提供了必要的工具,这是一种使用无监督学习估计动物声学多样性的方法 (Ulloa et al., 2018)。我们很快意识到 Python 提供了一个合适的环境来扩展这些核心功能并为我们的研究开发一个灵活的工具箱。在过去几年中,我们添加了 50 多个声学指标,以及一个用于估计音频事件声压级的模块。此外,我们更新、组织并完整记录了代码,以使更广泛的受众可以访问此开发。这项工作由胡安·塞巴斯蒂安·乌略亚发起,分别由国家自然历史博物馆和巴黎萨克雷大学的 Jérôme Sueur 和 Thierry Aubin 监督。Sylvain Haupert、Juan Felipe Latorre ( Universidad Nacional de Colombia ) 和 Juan Sebastián Ulloa ( Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt )添加了 Python 函数。
项目详情
下载文件
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源分布
内置分布
scikit_maad -1.3-py3-none-any.whl 的哈希值
算法 | 哈希摘要 | |
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SHA256 | ff8f99c0b67d7074f8254bf44a5a0f06a6969ada102042353cd2b819c5481029 |
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布莱克2-256 | 8fc2a85d61c3cd32951cec4c6748d0fe44b7906704d269162cd37c6f8a62cf66 |