Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-04-10T14:28:02Z
No. of bitstreams: 2
Disserteção - Célio Seixo de Brito Júnior - 2013.pdf: 6241241 bytes, checksum: 873e968701f03e30aeeb7118fdba6660 (MD5)
license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-04-10T14:35:11Z (GMT) No. of bitstreams: 2
Disserteção - Célio Seixo de Brito Júnior - 2013.pdf: 6241241 bytes, checksum: 873e968701f03e30aeeb7118fdba6660 (MD5)
license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-10T14:35:11Z (GMT). No. of bitstreams: 2
Disserteção - Célio Seixo de Brito Júnior - 2013.pdf: 6241241 bytes, checksum: 873e968701f03e30aeeb7118fdba6660 (MD5)
license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5)
Previous issue date: 2013-01-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This work proposes a methodology for automatically determining characteristics, classification and recognition of birds from onomatopoeic names based on analysis of spectrograms of vocalizations of these birds. The filtering and segmentation of the signals are made automatically. Segmentation, which is the separation of the bird vocalization in regions of sound and silence, is performed with the centroid and energy characteristics of the signals. The filtering is made using filters generated using wavelet transform and Chebyshev filters. The recognition of birds is made from a decision tree, constructed automatically based on the following features: entropy, ZCR, centroid, energy, spectral flux, rollof frequency, minimum frequency, maximum frequency and the frequency of greater intensity of the spectrum. / O presente trabalho propõe uma metodologia de determinação automática de características, classificação e reconhecimento de aves de nomes onomatopéicos baseada na análise dos espectrogramas das vocalizações dessas aves. A filtragem e a segmentação dos sinais são feitas automaticamente. A segmentação, que é a separação da vocalização da ave em regiões de som e silêncio, é realizada com as características centroide e energia dos sinais. A filtragem é feita com filtros gerados utilizando transformada wavelet e filtros Chebyshev. O reconhecimento das aves é feito a partir de uma árvore de decisão, construída automaticamente com base nas seguintes características: entropia, ZCR, centróide, energia, fluxo espectral, frequência rolloff, frequência mínima, frequência máxima e frequência de maior intensidade do espectro.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/4416 |
| Date | 30 January 2013 |
| Creators | Brito Junior, Celio Seixo de |
| Contributors | Machado, Paulo César Miranda, Machado, Paulo César Miranda, Ferreira, Anamaria Achtschin, Lemos, Rodrigo Pinto, Vieira, Flávio Henrique Teles |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC), UFG, Brasil, Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -5088589215393046129, 600, 600, 600, 600, -7705723421721944646, -1431013593610671097, 2075167498588264571 |
Page generated in 0.0017 seconds