Reconhecimento automático de aves de nomes onomatopéicos utilizando árvore de decisão

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Brito Junior, Celio Seixo de
• Orientador(a): Machado, Paulo César Miranda
• Banca de defesa: Machado, Paulo César Miranda, Ferreira, Anamaria Achtschin, Lemos, Rodrigo Pinto, Vieira, Flávio Henrique Teles
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• dARK ID: ark:/38995/0013000006c5w
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Goiás
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC)
• Departamento: Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RG)
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Reconhecimento automático; Processamento de sinais; Transformada wavelet; Árvore de decisão
• Palavras-chave em Inglês: Automatic recognition; Signal processing; Wavelet transform; Decision tree
• Área do conhecimento CNPq: ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
• Link de acesso: http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/4416

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.