Este documento describe un método para la detección automática de cantos de la rana Diasporus hylaeformis en grabaciones de audio. El método utiliza elementos como la sonoridad, el timbre y la altura para identificar los cantos individuales de ranas, incluso en presencia de ruido ambiental. Los resultados muestran que el método puede separar con éxito los cantos de una o más ranas dominantes. Se propone implementar pruebas adicionales y mejorar la capacidad de excluir cantos secundarios importantes cuando haya más de
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Detección aut. de vocs. de la rana Diasporus hylaeformis
1. Descripci´n del problema
o
Soluci´n propuesta
o
Resultados obtenidos
Conclusi´n y trabajo futuro
o
Referencias
Detecci´n autom´tica de vocalizaciones de la rana
o a
Diasporus hylaeformis en grabaciones de audio
Arturo Camacho
Adri´n Garc´
a ıa
Federico Bola˜os
n
Universidad de Costa Rica
5 de octubre de 2011
A. Camacho, A. Garc´ F. Bola˜os
ıa, n Detecci´n aut. de vocs. de la rana Diasporus hylaeformis
o
2. Descripci´n del problema
o
Soluci´n propuesta
o
Resultados obtenidos
Conclusi´n y trabajo futuro
o
Referencias
Contenido
1 Descripci´n del problema
o
2 Soluci´n propuesta
o
3 Resultados
4 Conclusi´n y trabajo futuro
o
A. Camacho, A. Garc´ F. Bola˜os
ıa, n Detecci´n aut. de vocs. de la rana Diasporus hylaeformis
o
3. Descripci´n del problema
o
Soluci´n propuesta
o
Resultados obtenidos
Conclusi´n y trabajo futuro
o
Referencias
Descripci´n del problema
o
Detecci´n de cantos de la rana Diasporus hylaeformis en
o
grabaciones de audio.
Detecci´n del individuo m´s prominente
o a
Grabaciones cortas: 1–2 min
Factores adversos:
1 Ruido de ambiente
2 Voz humana
3 Manipulaci´n del micr´fono
o o
4 Fluctuaciones en volumen
A. Camacho, A. Garc´ F. Bola˜os
ıa, n Detecci´n aut. de vocs. de la rana Diasporus hylaeformis
o
4. Descripci´n del problema
o
Elementos utilizados:
Soluci´n propuesta
o
Sonoridad
Resultados obtenidos
Timbre
Conclusi´n y trabajo futuro
o
Altura
Referencias
Soluci´n propuesta
o
Elementos utilizados para la detecci´n de cantos:
o
1 Sonoridad
2 Timbre
3 Altura
A. Camacho, A. Garc´ F. Bola˜os
ıa, n Detecci´n aut. de vocs. de la rana Diasporus hylaeformis
o
5. Descripci´n del problema
o
Elementos utilizados:
Soluci´n propuesta
o
Sonoridad
Resultados obtenidos
Timbre
Conclusi´n y trabajo futuro
o
Altura
Referencias
A. Camacho, A. Garc´ F. Bola˜os
ıa, n Detecci´n aut. de vocs. de la rana Diasporus hylaeformis
o
6. Descripci´n del problema
o
Elementos utilizados:
Soluci´n propuesta
o
Sonoridad
Resultados obtenidos
Timbre
Conclusi´n y trabajo futuro
o
Altura
Referencias
Sonoridad
Percepci´n de volumen
o
Respuesta de la papilla basilar a la amplitud.
S= A(f ) W (f ) df (1)
donde A(f ) es la amplitud del espectro de la se˜al y
n
1 f
2 1 − cos 2π 6000 , 0 < f < 6000
W (f ) = (2)
0, en otro caso
W (f )
Frecuencia (kHz)
0 1,5 3 4,5 6
A. Camacho, A. Garc´ F. Bola˜os
ıa, n Detecci´n aut. de vocs. de la rana Diasporus hylaeformis
o
7. Descripci´n del problema
o
Elementos utilizados:
Soluci´n propuesta
o
Sonoridad
Resultados obtenidos
Timbre
Conclusi´n y trabajo futuro
o
Altura
Referencias
Sonoridad
Sonoridad de la se˜al
n
Se˜al
n
Sonoridad
A. Camacho, A. Garc´ F. Bola˜os
ıa, n Detecci´n aut. de vocs. de la rana Diasporus hylaeformis
o
8. Descripci´n del problema
o
Elementos utilizados:
Soluci´n propuesta
o
Sonoridad
Resultados obtenidos
Timbre
Conclusi´n y trabajo futuro
o
Altura
Referencias
Sonoridad
Separaci´n se˜al vs. ruido
o n
Algoritmo de agrupamiento para series temporales [1]
A. Camacho, A. Garc´ F. Bola˜os
ıa, n Detecci´n aut. de vocs. de la rana Diasporus hylaeformis
o
9. Descripci´n del problema
o
Elementos utilizados:
Soluci´n propuesta
o
Sonoridad
Resultados obtenidos
Timbre
Conclusi´n y trabajo futuro
o
Altura
Referencias
Timbre
Espectro caracter´
ıstico del canto
Tono puro de frecuencia 2,5–3,5 kHz
Se identifica mediante comparaci´n con el kernel
o
cos (2πf /f0 ) ,
0 < |f /f0 − 1| < 1/4
1
K(f ) = 2 cos (2πf /f0 ) , 1/4 < |f /f0 − 1| < 3/4 (3)
0, en cualquier otro caso
K(f )
Frecuencia/f0
0 1 2
A. Camacho, A. Garc´ F. Bola˜os
ıa, n Detecci´n aut. de vocs. de la rana Diasporus hylaeformis
o
10. Descripci´n del problema
o
Elementos utilizados:
Soluci´n propuesta
o
Sonoridad
Resultados obtenidos
Timbre
Conclusi´n y trabajo futuro
o
Altura
Referencias
Timbre
Se reconoce como canto de rana si la similitud entre el espectro y
alg´n kernel excede 0,7 (y la sonoridad excede el umbral
u
correspondiente).
A. Camacho, A. Garc´ F. Bola˜os
ıa, n Detecci´n aut. de vocs. de la rana Diasporus hylaeformis
o
11. Descripci´n del problema
o
Elementos utilizados:
Soluci´n propuesta
o
Sonoridad
Resultados obtenidos
Timbre
Conclusi´n y trabajo futuro
o
Altura
Referencias
Altura
Cu´n grave o agudo es el tono
a
El tono de una rana es estable a lo largo del tiempo: variaci´n
o
no excede 1/4 de tono.
Cada rana escoge un tono distinto.
Si la extensi´n del rango de tonos de la grabaci´n no excede
o o
1/4 de tono, se asume que solo hay una rana.
Si excede 1/4 de tono, se hace un ANOVA para determinar si
hay una o m´s ranas.
a
Si hay m´s de una, se toman los cantos de la rana m´s sonora
a a
y se vuelven a analizar.
El proceso se repite hasta que el rango de cantos de la rana
predominante no exceda 1/4 de tono.
A. Camacho, A. Garc´ F. Bola˜os
ıa, n Detecci´n aut. de vocs. de la rana Diasporus hylaeformis
o
12. Descripci´n del problema
o
Soluci´n propuesta
o
Resultados obtenidos
Conclusi´n y trabajo futuro
o
Referencias
Resultados obtenidos: Ejemplo 1
Una rana:
A. Camacho, A. Garc´ F. Bola˜os
ıa, n Detecci´n aut. de vocs. de la rana Diasporus hylaeformis
o
13. Descripci´n del problema
o
Soluci´n propuesta
o
Resultados obtenidos
Conclusi´n y trabajo futuro
o
Referencias
Resultados obtenidos: Ejemplo 2
Dos ranas:
A. Camacho, A. Garc´ F. Bola˜os
ıa, n Detecci´n aut. de vocs. de la rana Diasporus hylaeformis
o
14. Descripci´n del problema
o
Soluci´n propuesta
o
Resultados obtenidos
Conclusi´n y trabajo futuro
o
Referencias
Conclusi´n y trabajo futuro
o
1 Se logr´ reconocer la rana predominante ante la presencia de
o
ruido de fondo, voz humana, ruido por manipulaci´n del
o
micr´fono y cambios en el volumen.
o
2 Se logr´ separar los cantos de la rana predominante de los de
o
una rana secundaria de sonoridad comparable.
3 ¿Qu´ queda por hacer?
e
1 Implementar la aplicaci´n iterativa de ANOVA para excluir los
o
cantos de ranas secundarias importantes, en el caso de que
haya m´s de una.
a
2 Realizar pruebas m´s formales.
a
A. Camacho, A. Garc´ F. Bola˜os
ıa, n Detecci´n aut. de vocs. de la rana Diasporus hylaeformis
o
15. Descripci´n del problema
o
Soluci´n propuesta
o
Resultados obtenidos
Conclusi´n y trabajo futuro
o
Referencias
Referencias
Arturo Camacho.
Detection of pitched/unpitched sound using pitch strength
clustering.
En “Proceedings of the Ninth International Conference on
Music Information Proceedings of the Ninth International
Conference on Music Information Retrieval”, p´ginas 533–537
a
(2008).
A. Camacho, A. Garc´ F. Bola˜os
ıa, n Detecci´n aut. de vocs. de la rana Diasporus hylaeformis
o