Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10553/42441
Campo DC Valoridioma
dc.contributor.authorNoda, Juan J.en_US
dc.contributor.authorTravieso, Carlos M.en_US
dc.contributor.authorSanchez-Rodriguez, Daviden_US
dc.contributor.authorDutta, Malay Kishoreen_US
dc.contributor.authorSingh, Anushikhaen_US
dc.date.accessioned2018-11-14T09:19:14Z-
dc.date.available2018-11-14T09:19:14Z-
dc.date.issued2016en_US
dc.identifier.isbn9781467391979en_US
dc.identifier.otherWoS-
dc.identifier.otherScopus-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10553/42441-
dc.description.abstractThis work presents a new approach for automatic recognition of insects through intelligent systems. Insect species employ a set of sound signals for communication purposes which are specie-specific. Based on this fact, an acoustic signal recognition method has been designed to allow an efficient taxonomic classification of this animal group. In this paper, the sound signals have been characterized by Mel and Linear Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs and LFCCs) to compare their efficacy. Then, a Support Vector Machine algorithm has been used for classification achieving an average success rate of 99.08% over 88 insect species.en_US
dc.languageengen_US
dc.publisherInstitute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)en_US
dc.source3rd International Conference on Signal Processing and Integrated Networks, SPIN 2016, p. 656-659, (Septiembre 2016)en_US
dc.subject33 Ciencias tecnológicasen_US
dc.subject240601 Bioacústicaen_US
dc.subject.otherBioacoustic classificationen_US
dc.subject.otherInsect sound recognitionen_US
dc.subject.otherLFCCen_US
dc.subject.otherMFCCen_US
dc.subject.otherSVMen_US
dc.titleUsing bioacoustic signals and Support Vector Machine for automatic classification of insectsen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjecten_US
dc.typeConferenceObjecten_US
dc.relation.conference3rd International Conference on Signal Processing and Integrated Networks (SPIN)en_US
dc.identifier.doi10.1109/SPIN.2016.7566778en_US
dc.identifier.scopus84991628622-
dc.identifier.isi000389587900128-
dc.contributor.authorscopusid57187964500-
dc.contributor.authorscopusid6602376272-
dc.contributor.authorscopusid56690271600-
dc.contributor.authorscopusid35291803600-
dc.contributor.authorscopusid55885045200-
dc.description.lastpage659en_US
dc.description.firstpage656en_US
dc.investigacionIngeniería y Arquitecturaen_US
dc.type2Actas de congresosen_US
dc.contributor.daisngid7100305-
dc.contributor.daisngid265761-
dc.contributor.daisngid3316951-
dc.contributor.daisngid35026383-
dc.contributor.daisngid802071-
dc.description.numberofpages4en_US
dc.identifier.eisbn978-1-4673-9197-9-
dc.utils.revisionen_US
dc.contributor.wosstandardWOS:Noda, JJ-
dc.contributor.wosstandardWOS:Travieso, CM-
dc.contributor.wosstandardWOS:Sanchez-Rodriguez, D-
dc.contributor.wosstandardWOS:Dutta, MK-
dc.contributor.wosstandardWOS:Singh, A-
dc.date.coverdateSeptiembre 2016en_US
dc.identifier.conferenceidevents121006-
dc.identifier.ulpgces
item.grantfulltextnone-
item.fulltextSin texto completo-
crisitem.event.eventsstartdate11-02-2016-
crisitem.event.eventsenddate12-02-2016-
crisitem.author.deptGIR IDeTIC: División de Procesado Digital de Señales-
crisitem.author.deptIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.deptDepartamento de Señales y Comunicaciones-
crisitem.author.deptGIR IDeTIC: División de Redes y Servicios Telemáticos-
crisitem.author.deptIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.deptDepartamento de Ingeniería Telemática-
crisitem.author.orcid0000-0002-4621-2768-
crisitem.author.orcid0000-0003-2700-1591-
crisitem.author.parentorgIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.parentorgIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.fullNameTravieso González, Carlos Manuel-
crisitem.author.fullNameSánchez Rodríguez, David De La Cruz-
Colección:Actas de congresos
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