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Previous issue date: 2012-04-11 / This work presents a comprehensive approach to develop a system for recognizing birds
by vocalization. The approach specifically addresses the recognition of birds of the Tinamidae
family proposing the analysis of data related to the frequency and song of the bird and also
classifying and determining the species of bird. The study differs from related research primarily
for performing the pre-processing stage automatically. This stage determines the following
characteristics: the minimum, the maximum and the stronger frequencies. It s still made a segmentation
of the bird singing in periods of sound and silence. The time of singing is also used
as a characteristic peculiar to each species analyzed. For the automatic determination of the
characteristics of the frequency and song of the bird, an analysis of the power spectral density
was made for each time period specified in the frequency using the spectrogram of the song.
The recognition and classification technique adopted was the nearest neighbor, using Euclidean
distance normalized by the standard deviation. The accuracy of the technique used was 94.12%. / O presente trabalho apresenta uma abordagem completa para o desenvolvimento de um sistema
de reconhecimento de aves através da vocalização. A abordagem trata especificamente do
reconhecimento de aves da família Tinamidae, propondo analisar dados relacionados à frequência
e canto da ave, classificando e determinando a espécie da ave. O estudo feito diferencia-se
das pesquisas correlatas principalmente por realizar a etapa de pré-processamento de maneira
automática, determinando nesta fase as características de frequência mínima, máxima e mais
intensa. Ainda é feita uma segmentação do canto da ave, dividindo o mesmo em períodos de
som e silêncio, sendo o tempo de canto também usado como característica peculiar de cada espécie
analisada. Para a determinação das características de frequência e canto da ave de maneira
automática foi feita uma análise da densidade espectral de potência para cada período de tempo
especificado em relação à frequência, utilizando para isso o espectrograma do canto. A técnica
de classificação e reconhecimento adotada foi a do vizinho mais próximo, aplicando a distância
Euclidiana normalizada pelo desvio padrão. A acurácia da técnica utilizada foi de 94,12%.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tde/977 |
| Date | 11 April 2012 |
| Creators | CONCEIÇÃO, Paulo Francisco da |
| Contributors | MACHADO, Paulo César Miranda |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação, UFG, BR, Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| 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 | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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