Implementación de un sistema de reconocimiento de patrones acústicos de disparos y motosierras en un sistema embebido. - Montero-Aragón, Jordan (Instituto Tecnológico de Costa Rica, 2013)
Actividades humanas como la tala de árboles y la caza ilegal de especies en peligro de extinción han provocado daños en los ecosistemas naturales, por lo que se han propuesto soluciones de bajo costo y consumo energético para su detección, mediante el uso de redes inalámbricas de sensores. Estas se conforman por nodos descentralizados que integran los elementos necesarios para llevar a cabo la extracción de patrones acústicos del medio, realizar reconocimiento sobre ellos y determinar así el estado actual del entorno, procediendo a comunicar a las autoridades pertinentes sobre cualquier eventualidad. El presente proyecto se enfoca en la sección de extracción de los patrones acústicos del medio y entrenamiento de la cadena de procesamiento, en base a los valores capturados a partir de ejemplos de sonidos similares a los que se esperaría detectar, mediante algoritmos de análisis de discriminantes lineales, análisis de conglomerados de k-medias y diferentes variantes de entrenamiento para modelos ocultos de Markov. Todos estos implementados en una aplicación con interfaz gráfi ca desarrollada en C/C++. Se desarrolla luego la implementación de la cadena de procesamiento en un sistema embebido que ejecuta un sistema operativo GNU/Linux, usando el lenguaje de programación C. Esta aplicación abarca desde la extracción de características hasta la estimación probabilística del estado del medio, usando para ello los resultados generados a partir del entrenamiento del sistema. Este prototipo en software permite evaluar de manera rápida cambios en los valores de las constantes usadas en cada sección del sistema, y constituye un punto de comparación para la implementación en FPGA y/o ASIC.
Proyecto de Graduación (Licenciatura en Ingeniería Electrónica) Instituto Tecnológico de Costa Rica, Escuela de Ingeniería Electrónica, 2013.
Keywords: Codificadores; Sensores; Reconocimiento de voz; Tala de árboles; Caza; Ecosistemas; Medio ambiente