Detección aut. de vocs. de la rana Diasporus hylaeformis

Descripciń del problema
o
Soluciń propuesta
o
Resultados obtenidos
Conclusiń y trabajo futuro
o
Referencias

Detecciń autom´tica de vocalizaciones de la rana
o a
Diasporus hylaeformis en grabaciones de audio

Arturo Camacho
Adriń Garc´
a ıa
Federico Bolaõs
n

Universidad de Costa Rica

5 de octubre de 2011

A. Camacho, A. Garc´ F. Bolaõs
ıa, n Detecciń aut. de vocs. de la rana Diasporus hylaeformis
o

o
Soluciń propuesta
o
o
Referencias

Contenido

1 Descripciń del problema
o
2 Soluciń propuesta
o
3 Resultados
4 Conclusiń y trabajo futuro
o

o

o
Soluciń propuesta
o
o
Referencias

o

Detecciń de cantos de la rana Diasporus hylaeformis en
o
grabaciones de audio.

Detecciń del individuo m´s prominente
o a
Grabaciones cortas: 1–2 min
Factores adversos:
1 Ruido de ambiente
2 Voz humana
3 Manipulaciń del micr´fono
o o
4 Fluctuaciones en volumen

o

o
Elementos utilizados:
Soluciń propuesta
o
Sonoridad
Timbre
o
Altura
Referencias

Soluciń propuesta
o

Elementos utilizados para la detecciń de cantos:
o
1 Sonoridad
2 Timbre
3 Altura

o

o
Soluci´n propuesta
o
Sonoridad
Timbre
o
Altura
Referencias

o

o
Soluciń propuesta
o
Sonoridad
Timbre
o
Altura
Referencias

Sonoridad
Percepciń 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 seãl 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
o

o
Soluciń propuesta
o
Sonoridad
Timbre
o
Altura
Referencias

Sonoridad

Sonoridad de la seãl
n
Seãl
n

Sonoridad

o

o
Soluciń propuesta
o
Sonoridad
Timbre
o
Altura
Referencias

Sonoridad

Separaciń seãl vs. ruido
o n
Algoritmo de agrupamiento para series temporales [1]

o

o
Soluciń propuesta
o
Sonoridad
Timbre
o
Altura
Referencias

Timbre
Espectro caracter´
ıstico del canto
Tono puro de frecuencia 2,5–3,5 kHz

Se identifica mediante comparaciń 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

o

o
Soluci´n propuesta
o
Sonoridad
Timbre
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).

o

o
Soluciń propuesta
o
Sonoridad
Timbre
o
Altura
Referencias

Altura

Cuń grave o agudo es el tono
a

El tono de una rana es estable a lo largo del tiempo: variaciń
o
no excede 1/4 de tono.
Cada rana escoge un tono distinto.
Si la extensiń del rango de tonos de la grabaciń 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.
o

o
Soluci´n propuesta
o
o
Referencias

Resultados obtenidos: Ejemplo 1
Una rana:

o

o
Soluci´n propuesta
o
o
Referencias

Resultados obtenidos: Ejemplo 2
Dos ranas:

o

o
Soluciń propuesta
o
o
Referencias

o

1 Se logr´ reconocer la rana predominante ante la presencia de
o
ruido de fondo, voz humana, ruido por manipulaciń 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 aplicaciń 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

o

o
Soluci´n propuesta
o
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).

o

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