Red neuronal densa para la clasificación de llamadas de dos especies de ranas cristal (SCIÉNDO INGENIUM, 2025)
En este documento se presenta la aplicación de aprendizaje automático (AA) para la clasificación de llamadas de las especies de rana cristal, Hyalinobatrachium fleischmanni (Hf) y Espadarana prosoblepon (Ep) a partir de grabaciones de audio. Para esto se ha utilizado un dataset de datos acústicos obtenidos por medio de la manipulación de frecuencias (+4 semitonos para Hf y -4 semitonos para Ep) y la incorporación de ruidos ambientales (white noise/pink noise). El modelo de AA se ha entrenado con llamadas de ranas originales y modificadas con el objetivo de poder distinguir las llamadas ante variaciones en las señales acústicas. La evaluación del modelo se ha realizado mediante el uso de las métricas F1-score, precisión y recall. Los resultados obtenidos muestran la capacidad del modelo para clasificar con precisión (98 %) las llamadas de ranas.
Keywords: Aprendizaje Automático; Redes Neuronales Densas; Bioacústica; Llamadas de Ranas