search query: @keyword feature extraction / total: 22
reference: 12 / 22
Author: | Fagerlund, Seppo |
Title: | Automatic Recognition of Bird Species by Their Sounds |
Lintulajien automaattinen tunnistaminen äänien avulla | |
Publication type: | Master's thesis |
Publication year: | 2004 |
Pages: | 56 Language: eng |
Department/School: | Sähkö- ja tietoliikennetekniikan osasto |
Main subject: | Akustiikka ja äänenkäsittelytekniikka (S-89) |
Supervisor: | Laine, Unto K. |
Instructor: | Härmä, Aki |
Electronic version URL: | http://urn.fi/urn:nbn:fi:tkk-007935 |
OEVS: | Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning CentreIn the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network. The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/ You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.
Logging on to the customer computers
Opening a thesis
Reading the thesis
Printing the thesis
|
Location: | P1 Ark S80 | Archive |
Keywords: | bird sounds species recognition audio classification pattern recognition feature extraction lintujen äänet lajitunnistus äänimateriaalien luokittelu hahmontunnistus piirreirrotus |
Abstract (eng): | Bird sounds are divided by their function into songs and calls which are further divided into hierarchical levels of phrases, syllables and elements. It is shown that syllable is suitable unit for recognition of bird species. Diversity within different types of syllables birds are able to produce is large. In this thesis main focus is sounds that are defined inharmonic. Automatic recognition system for bird species used in this thesis consist of segmentation of syllables, feature generation, classifier design and classifier evaluation phases. Recognition experinments are based on parametric representation of syllables using a total of 19 low level acoustical signal parameters. Simulation experinments were executed with six species that regularly produce inharmonic sounds. Results shows that features related to the frequency band and content of the sound provide good discrimination ability within these sounds. |
Abstract (fin): | Lintujen äänet jaetaan niiden tehtävän perusteella lauluihin ja kutsuääniin, jotka edelleen jaetaan hierarkisen tason perusteella virkkeisiin, tavuihin ja elementteihin. Näistä tavu on sopiva yksikkö lajitunnistukseen. Erityyppisten äänten kirjo linnuilla on laaja. Tässä työssä keskitytään ääniin, jotka määritellään epäharmonisiksi. Tässä työssä käytettävä lintulajien automaattinen tunnistusjärjestelmä sisältää seuraavat vaiheet: tavujen segmentointi, piirteiden irrotus sekä luokittelijan opetus ja arviointi. Kaikki lajitunnistuskokeilut perustuvat tavujen parametriseen esitykseen käyttäen 19:ta matalan tason äänisignaalin parametria. Tunnistuskokeet toteutettiin kuudella lajilla, jotka tuottavat usein epäharmonisia ääniä. Tulosten perusteella piirteet, jotka liittyvät äänten taajuuskaistaan ja -sisältöön luokittelevat hyvin nämä äänet. |
ED: | 2004-12-21 |
INSSI record number: 34431
+ add basket
INSSI