Las aves juegan un papel importante en una amplia variedad de ecosistemas como depredadores y presas, en el control de las poblaciones de insectos, la polinización y la dispersión de semillas para muchas plantas, y en la liberación de nutrientes a la tierra y al mar en forma de guano.perspectiva, por lo tanto, es crucial para controlar las poblaciones de aves. Ahora, la investigación publicada en el Revista internacional de aplicaciones informáticas en tecnología podría allanar el camino hacia un sistema automatizado de identificación de aves basado en llamadas de pájaros y canciones.
Arti Bang y Priti Rege, de la Facultad de Ingeniería, en Pune, India, explican que los cantos y las llamadas de los pájaros están formados por sílabas y cada llamada y canción única de una especie dada consiste en un grupo de sílabas que a su vez se hacenarriba de los elementos. Es posible llevar a cabo un análisis espectrográfico del sonido, pero esto es laborioso y requiere expertos con un buen oído para los sonidos que hacen las aves. Sin embargo, en última instancia, este enfoque será subjetivo cuando se trata de distinguir entrepájaros con sonidos y llamadas muy similares.
El equipo sugiere que el reconocimiento automático de aves basado en las grabaciones de los sonidos que hacen las aves es un problema de reconocimiento de patrones. Como tal, han desarrollado un sistema automatizado que evita los problemas asociados con los intentos anteriores de automatizar el proceso y se basa en la extracciónsílabas con marcos de audio de 10 milisegundos. El análisis se basa en técnicas que se han utilizado para extraer información, como el tempo, la firma clave y el género de las grabaciones de música.
El equipo probó el algoritmo desarrollado a partir del estudio sobre muestras de cantos de pájaros y llamadas de la extensa y conocida base de datos internacional Xeno Canto. Hicieron pruebas preliminares del sistema con la clasificación de diez especies de aves nativas de India realizadas usandoModelado de mezcla gaussiana GMM y máquinas de vectores de soporte SVM. El mismo enfoque podría aplicarse igualmente a las especies que se encuentran en cualquier parte del mundo. La reducción de redundancia dentro del sistema les permite reducir los efectos del ruido de fondo en cualquier grabación de audio yasí que mejore la precisión aún más.
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Materiales proporcionados por Editores de Inderscience . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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