Automatic recognition of bird species by their sounds

No Thumbnail Available

URL

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Master's thesis

Date

2007

Major/Subject

Acoustics and Audio Signal Processing
Akustiikka ja äänenkäsittelytekniikka

Mcode

S-89

Degree programme

Tietoliikennetekniikan koulutusohjelma

Language

en

Pages

56

Series

Abstract

Lintujen äänet jaetaan niiden tehtävän perusteella lauluihin ja kutsuääniin, jotka edelleen jaetaan hierarkisen tason perusteella virkkeisiin, tavuihin ja elementteihin. Näistä tavu on sopiva yksikkö lajitunnistukseen. Erityyppisten äänten kirjo linnuilla on laaja. Tässä työssä keskitytään ääniin, jotka määritellään epäharmonisiksi. Tässä työssä käytettävä lintulajien automaattinen tunnistusjärjestelmä sisältää seuraavat vaiheet: tavujen segmentointi, piirteiden irrotus sekä luokittelijan opetus ja arviointi. Kaikki lajitunnistuskokeilut perustuvat tavujen parametriseen esitykseen käyttäen 19:ta matalan tason äänisignaalin parametria. Tunnistuskokeet toteutettiin kuudella lajilla, jotka tuottavat usein epäharmonisia ääniä. Tulosten perusteella piirteet, jotka liittyvät äänten taajuuskaistaan ja -sisältöön luokittelevat hyvin nämä äänet.

Bird sounds are divided by their function into songs and calls which are further divided into hierarchical levels of phrases, syllables and elements. It is shown that syllable is suitable unit for recognition of bird species. Diversity within different types of syllables birds are able to produce is large. In this thesis main focus is sounds that are defined inharmonic. Automatic recognition system for bird species used in this thesis consist of segmentation of syllables, feature generation, classifier design and classifier evaluation phases. Recognition experinments are based on parametric representation of syllables using a total of 19 low level acoustical signal parameters. Simulation experinments were executed with six species that regularly produce inharmonic sounds. Results shows that features related to the frequency band and content of the sound provide good discrimination ability within these sounds.

Description

Supervisor

Laine, Unto K.; Prof.

Thesis advisor

Härmä, Aki; TkT

Keywords

bird sounds, species recognition, audio classification, pattern recognition, feature extraction, lintujen äänet, lajitunnistus, äänimateriaalien luokittelu, hahmontunnistus, piirreirrotus

Other note

Citation

Permanent link to this item

https://urn.fi/urn:nbn:fi:tkk-007935