Espectrogramas de registros de Ballenas Barbadas sintetizados a partir de arquitecturas de Autoenconders: CAE, VAE y CAE-LSTM

En este trabajo se analizan diferentes arquitecturas de redes convolucionales sencillas para generar espectrogramas sintéticos correspondientes a registros de audio de ballenas barbadas. La sencillez en el modelo juega un rol importante en las implementaciones de este tipo de redes sobre sistemas embebidos. Además, existe una necesidad de generar modelos eficientes frente a la escasez de datos disponibles para  este tipo de aplicaciones. Con tal fin, se presentan arquitecturas de Autoencoders simples y de baja cantidad de parámetros asociados, se entrenan los modelos, se obtienen métricas adecuadas y se realizan las correspondientes comparaciones. Los resultados obtenidos demuestran que la arquitectura con una implementación más directa es, a su vez, la más conveniente. Finalmente, a partir de estos modelos, se generan espectrogramas sintéticos a partir de pocos datos de muestra, empleando una arquitectura de baja complejidad y asumiendo una distribución normal de los vectores reales.