Classificação de Anuros Baseado em Vocalizações para Monitoramento Ambiental Pervasivo - Colonna, Juan Gabriel; Nakamura, Eduardo Freire; Santos, Eulanda Miranda dos (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP), 2011)
Neste trabalho desenvolvemos um sistema automático de classificação de anuros (rãs e sapos) baseado em suas vocalizações (coachar). Cada sinal bioacústico foi primeiramente segmentado em unidades menores chamadas “sílabas”, posteriormente uma etapa de pré-processamento, composta por um filtro de pre-ênfase e uma janela de Hamming, prepara o sinal para a extração das características. Foram usados os Coeficientes Mel (MFCCs) para representar os sinais bioacústicos e dois classificadores foram avaliados: kNN e SVM. Em nossos experimentos, alcançamos uma taxa de acerto de 98,97%, que demonstra que MFCC, geralmente utilizada em reconhecimento de fala, pode ser usada para o problema de reconhecimento de anuros. A taxa de reconhecimento de anuros foi melhorada em 16,09%, usando SVM e os MFCCs, comparada com os resultados encontrados na literatura.