В работе рассмотрена задача бинарной классификации акустических сигналов биологического происхождения. В качестве классификатора использована сверточная нейронная сеть на основе слоев одномерной свертки, на вход которой подавались вектора информационных признаков сложности и энтропии, рассчитанные для каждого сигнала. Использован датасет из соревнования на Kaggle по детектированию акустических сигнатур китов. Получена точность в 83%, что является хорошим показателем для данных такого вида.