ANÁLISIS ESPECTRAL PARA EL RECONOCIMIENTO DE HUELLAS ACÚSTICAS
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 s...
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Universidad del Quindio
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doaj-93603941bda34f248f67532a89ee74162020-11-25T02:56:03ZspaUniversidad del QuindioRevista de Investigaciones Universidad del Quindío1794-631X2500-57822016-03-0128111612210.33975/riuq.vol28n1.4040ANÁLISIS ESPECTRAL PARA EL RECONOCIMIENTO DE HUELLAS ACÚSTICASEduardo E. Zurek0Margarita R. Gamarra A1José R. Escorcia G2Carlos Gutierrez3Henry Bayona4Roxana Pérez5Xavier García6Universidad del Norte Barranquilla, ColombiaUniversidad Autónoma del CaribeUniversidad Autónoma del CaribeEscuela Naval de Suboficiales, ARC, BarranquillaEscuela Naval de Suboficiales, ARC, BarranquillaEscuela Naval de Suboficiales, ARC, BarranquillaEscuela Naval de Suboficiales, ARC, BarranquillaEste 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 marinashttps://ojs.uniquindio.edu.co/ojs/index.php/riuq/article/view/40huella acústicaspcaespectrogramafftknnann |
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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 |
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