Las aves juegan un papel importante en una amplia variedad de ecosistemas como depredadores y presas, en el control de poblaciones de insectos, polinización y dispersión de semillas para muchas plantas, y en la liberación de nutrientes a la tierra y al mar en forma de guano. Por lo tanto, desde una perspectiva científica, es crucial monitorear las poblaciones de aves. Ahora, La investigación publicada en la Revista Internacional de Aplicaciones Informáticas en Tecnología podría allanar el camino hacia un sistema automatizado de identificación de aves basado en los cantos y cantos de las aves.
Arti Bang y Priti Rege de la Facultad de Ingeniería, en Pune, India, Explique que los cantos y llamadas de los pájaros se componen de sílabas y que cada llamada y canto exclusivo de una especie determinada consta de un grupo de sílabas que a su vez están formadas por elementos. Es posible realizar un análisis espectrográfico del sonido, pero esto es laborioso y requiere expertos con buen oído para los sonidos que hacen los pájaros. Por último, sin embargo, Este enfoque será subjetivo cuando se trata de distinguir entre aves con cantos y llamadas de sonido muy similares.
El equipo sugiere que el reconocimiento automático de aves basado en grabaciones de los sonidos que hacen las aves es un problema de reconocimiento de patrones. Como tal, han desarrollado un sistema automatizado que evita los problemas asociados con intentos anteriores de automatizar el proceso y se basa en extraer sílabas con cuadros de audio de 10 milisegundos. Luego, el análisis se basa en técnicas que se han utilizado para extraer información, como el tempo, firma clave, y género de grabaciones de música.
El equipo probó el algoritmo desarrollado a partir del estudio en muestras de cantos y llamadas de pájaros de la extensa y conocida base de datos internacional Xeno Canto. Hicieron pruebas preliminares del sistema con la clasificación de diez especies de aves nativas de la India realizadas utilizando modelos de mezcla gaussianos (GMM) y máquinas de vectores de soporte (SVM). El mismo enfoque podría aplicarse igualmente a especies que se encuentran en cualquier parte del mundo. La reducción de la redundancia dentro del sistema les permite reducir los efectos del ruido de fondo en cualquier grabación de audio y así mejorar aún más la precisión.
