Miljöljudövervakning är ett enormt intresseområde för biologer över hela världen. Det är därför vissa ljudövervakningssystem har föreslagits i litteraturen, som kan klassificeras i två olika tillvägagångssätt: förvärv och komprimering av alla ljudmönster för att skicka dem som rådata till en huvudserver, eller specifika igenkänningssystem baserade på ljudmönster. Den första metoden visar nackdelen med en stor mängd information som ska lagras på en huvudserver. Dessutom kräver denna information en avsevärd ansträngning för att analyseras. Den andra metoden har nackdelen med sin brist på skalbarhet när nya mönster måste upptäckas. För att övervinna dessa begränsningar föreslås i detta dokument en miljövänlig arkitektur för trådlösa akustiska sensorer som är inriktad på användning av generiska deskriptorer baserade på en MPEG-7-standard. Dessa deskriptorer visar att det är lämpligt att använda för att känna igen olika mönster, vilket möjliggör en hög skalbarhet. De föreslagna parametrarna har testats för att känna igen olika beteenden hos två anuraner som lever i spanska naturparker; Epidalea calamita och Alytes obstetricans paddor, som visar sig ha en hög klassificering prestanda.
I REF fokuserar författarna på att klassificera två anuraner: Alytes obstetricans och Epidalea calamita med hjälp av generiska deskriptorer baserade på en MPEG-7 standard.
Evaluation of MPEG-7-Based Audio Descriptors for Animal Voice Recognition over Wireless Acoustic Sensor Networks