Classificação de Anuros Baseado em Vocalizações para Monitoramento Ambiental Pervasivo

Classificação de Anuros Baseado em Vocalizações para Monitoramento Ambiental Pervasivo
SBCUP - III Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva. XXXI Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC)
Autores: Juan Colonna (UFAM), Eduardo Nakamura (FUCAPI/UFAM), Eulanda dos Santos (UFAM)

Abstract
In this work, we developed an automatic system for classifying anura (frogs and toads) based on their vocalizations. Each bioacustic signal has been segmented on the first stage into smaller units called "syllables'', followed by a preprocessing step, composed by a pre-emphasis filter and a Hamming window that prepares the signal for feature extraction. We used Mel-fourier Cepstral Coefficients MFCCs to represent the acoustic signals and two classifiers were evaluated: kNN and SVM. In our experiments, we have achieved a classification rate of 98.52%, which shows that the MFCC, usually used in speech recognition, can be used for the recognizing anura species as well. The anuran recognition rate was improved in 24.14%, using SVM and MFCCs, compared with results found in literature.

Resumo

Neste trabalho desenvolvemos um sistema automático de classificação de anuros (rãs e sapos) baseado em suas vocalizações (coaxar). Cada sinal bioacústico foi primeiramente segmentado em unidades menores chamadas "sílabas'', posteriormente uma etapa de pré-processamento, composta por um filtro de pre-ênfase e uma janela de Hamming, prepara o sinal para a extração das características. Foram usados os Coeficientes Mel MFCCs para representar os sinais bioacústicos e dois classificadores foram avaliados: kNN e SVM. Em nossos experimentos, alcançamos uma taxa de acerto de 98,52%, que demonstra que MFCC, geralmente utilizada em reconhecimento de fala, pode ser usada para o problema de reconhecimento de anuros. A taxa de reconhecimento de anuros foi melhorada em 24,14%, usando SVM e os MFCCs comparada com os resultados encontrados na literatura.

O artigo completo pode ser encontrado em: https://docs.google.com/viewer?a=v&pid=explorer&chrome=true&srcid=0B0_gXE3yszAtYTA4Mjc2YWUtYjk5OC00NGM0LWI5ZjktYmVkNjgyZjE4ZWFj&hl=es