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J-GLOBAL ID：201702257322577020   整理番号：17A1724853

鳥類種境界決定のための自動周波数特徴抽出【Powered by NICT】

Automatic frequency feature extraction for bird species delimitation

著者 (5件)： Or’Reilly Colm (Sigmedia, Department of Electrical & Electronic Engineering, Trinity College Dublin, Ireland) ,  Kcokuer Munevver (Department of Electronic, Electrical & Systems Engineering, University of Birmingham, UK) ,  Jancovic Peter (Department of Electronic, Electrical & Systems Engineering, University of Birmingham, UK) ,  Drennan Regan (Department of Zoology, Trinity College Dublin, Ireland) ,  Harte Naomi (Sigmedia, Department of Electrical & Electronic Engineering, Trinity College Dublin, Ireland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EUSIPCO  ページ： 1959-1763  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Zoologistsは研究した種相違長てきたが,最近まで厳密性と再現性を満足するすべての鳥に適用できる定量的システムは,動物学の文献には存在しなかった。鳥類個体群の種の状態をレビューし形態,音響および羽毛証拠を用いたシステムはTobiasらによって示された。研究における音響的証拠はスペクトログラムのマニュアル検査を用いて抽出した。本研究では,このプロセスを自動化しようとした。信号処理技術は,本論文で採用した音響特徴:最大,最小とピーク周波数および帯域幅の抽出を自動化した。以前に鳥類種の認識によく適用することができ,YIN鳥類,鳥のための最適化されたピッチ検出アルゴリズム,および正弦軌道法を用いて,自動法である。自動法の性能は動物学者により現在使用されている手動法と比較した。両方法はこの課題に適している,鳥類種の音響比較の研究を自動化するための開始への強い可能性を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 個体群 ,  *周波数 ,  帯域幅 ,  羽毛 ,  再現性 ,  マニュアル ,  最適化 ,  自動化 ,  動物学 ,  *特徴抽出 ,  信号処理 ,  音響
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  音響特徴 ,  スペクトログラム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 軸受  (QB01020W) ,  移動通信  (ND08030H) ,  運動機構  (QB01080K) ,  光集積回路,集積光学  (BD06050D) ,  非破壊試験  (HB02030F)

タイトルに関連する用語 (2件)： 鳥類 ,  特徴抽出