ANÁLISIS ESPECTRAL PARA EL RECONOCIMIENTO DE HUELLAS ACÚSTICAS

• Main Authors: Eduardo E. Zurek, Margarita R. Gamarra A, José R. Escorcia G, Carlos Gutierrez, Henry Bayona, Roxana Pérez, Xavier García
• Format: Article
• Language: Spanish
• Published: Universidad del Quindio 2016-03-01
• Series: Revista de Investigaciones Universidad del Quindío
• Subjects: huella acústicas; pca; espectrograma; fft; knn; ann
• Online Access: https://ojs.uniquindio.edu.co/ojs/index.php/riuq/article/view/40
• ISSN: 1794-631X; 2500-5782

Este artículo presenta los resultados del proceso de reconocimiento de huellas digitales acústicas utilizando características espectrales de la señal. El Análisis de Componentes Principales (PCA, por sus siglas en inglés) se aplica para reducir la dimensión de las características extraídas y luego se implementa un clasificador basado en el método de los k-vecinos más cercanos (KNN) para identificar el patrón de la señal de audio. Este clasificador se compara con una Red Neuronal Artificial (ANN, por sus siglas en inglés). Es necesario implementar un sistema de filtrado para las señales adquiridas para reducir el ruido de 60 Hz generadas por las imperfecciones en el sistema de adquisición. Los métodos descritos en este trabajo se utilizaron para el reconocimiento de embarcaciones marinas