Analysen och klassificeringen av de ljud som produceras av vissa djurarter, särskilt anuraner, har visat att dessa groddjur är en potentiellt stark indikator på temperaturfluktuationer och därmed på förekomsten av klimatförändringar. Miljöövervakningssystem som använder trådlösa sensornätverk är därför av intresse för att få fram indikatorer för global uppvärmning. För den automatiska klassificeringen av ljud som registreras i sådana system är det viktigt att ljudspektrumet representeras korrekt, eftersom det innehåller den information som krävs för katalogisering av anuransamtal. Det här dokumentet fokuserar på denna process av funktionsextraktion genom att undersöka tre alternativ: den standardiserade MPEG-7, Filter Bank Energy (FBE) och Mel Frequency Cepstral Koefficienter (MFCC). Dessutom har olika värden för varje alternativ i utvinningen av spektrumfunktioner beaktats. Genom hela tidningen, det visas att representera ramspektrum med ren FBE ger något sämre resultat än att använda MPEG-7 funktioner. Denna prestanda kan dock lätt ökas genom att skala om FBE i en dubbel dimension: vertikalt, genom att ta logaritmen av energierna; och, horisontellt, genom att tillämpa melskalering i filterbankarna. Å andra sidan har spektrumet i ceptralområdet, liksom i MFCC, uppvisat ytterligare marginella förbättringar av klassificeringsprestandan.
I litteraturen REF analyserar och klassificerar författarna de ljud som produceras av vissa groddjursarter.
Optimal Representation of Anuran Call Spectrum in Environmental Monitoring Systems Using Wireless Sensor Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Engineering']}