Data annotation for spectrogram extraction
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 30/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Área
- audio-video-rtc, data
Línea de trabajo
Comienza revisando los archivos de waveform y el flujo de trabajo existente de extracción o anotación, aunque el issue no especifica archivos ni puntos de entrada concretos. Se considera completado cuando se hayan anotado aproximadamente 1.000 archivos con puntos de inicio y fin para cada pulso, registrando además armónicos, ecos y chirps superpuestos en las especies de murciélagos especificadas.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
We need to be able to extract chirps and pulses from a waveform file, ideally using traditional signal processing techniques to detect and segment each chirp. To do this without any machine learning, we have used qualitative distinctions so far but would rather make data-driven decisions on how to best extract a compressed representation. This effort would require annotating ~30 files for each of the 34 North American bat species (~1,000 files total).
The primary task would be to annotate every pulse and place a start / end point on each detection. Annotators would need to note any harmonics, and echos, or overlapping chirps.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 11
- Forks
- 3
- Merge medio
- 6 d 9 h
- PR fusionados (30 d)
- 2
Preparar el entorno
Inicia el contenedor de desarrollo del proyecto en tu navegador, con tu propia cuenta de GitHub.
- Incluye un Dockerfile o un archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Sin guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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