Identificación automática de eventos sonoros de música y tráfico en grabaciones en ambientes controlados mediante descriptores de audio y el algoritmo de clasificación de máquinas de vectores de soporte (SVM)
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Abstract
Audio content analysis of real world recordings instead of common SPL measures is proposed as a technique for environmental noise evaluation. However, because of the large quantity of data that a monitoring system produces an automatic sound event algorithm was built using audio descriptors as MFCC, spectral centroid, zcr and roll off coupled with a supervised learning approach with SVM. For traffic related audio events an 84% recognition rate was achieved and for music related events a 95% rate in controlled environments. This was done in database composed of outdoor residential audios recorded in Medellin city.
Resumen en español
El análisis en términos del contenido de una señal grabada en la situación real y no en términos de niveles se plantea como una opción para obtener información relevante para la evaluación de las situaciones que no son representadas de una manera adecuada por las metodologías actuales de gestión y evaluación del ruido ambiental; sin embargo, la gran cantidad de datos que genera un sistema de monitoreo mediante grabación de audio, hace necesarias herramientas que extraigan información relevante de la señal sin que se demande tanto tiempo de trabajo. Por esto, se propuso un algoritmo de identificación automática de eventos sonoros relacionados con el ruido ambiental. Se emplearon descriptores de audio comúnmente usados (MFCC, spectral centroid, zcr, roll off) para la clasificación de sonidos en conjunto con un algoritmo de SVM para clasificar eventos sonoros relacionados con el ruido de música y ruido vehicular. Se obtuvo una tasa de reconocimiento de 84% para eventos relacionados con tráfico y una de 95% para la música en ambientes controlados de zonas residenciales a partir de una base de datos que se grabó en la ciudad de Medellín
Idioma
Español
