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dc.contributor.advisorDuque Muñoz, Leonardo
dc.contributor.authorChalarca Botero, Manuel Alejandro
dc.date.accessioned2024-03-21T18:14:54Z
dc.date.available2024-03-21T18:14:54Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12622/6398
dc.description.abstractLa ecoacústica es una disciplina que estudia la relación entre los seres vivos y el medio ambiente en el que habitan a través del sonido. Para estudiar el sonido, por lo general, se ubica un gran número de grabadoras en un ecosistema de interés con el fin de registrar el sonido por un tiempo definido. Esto genera una gran cantidad de información que debe ser almacenada y posteriormente procesada para reconocer información útil como el registro de sonotipos de animales, la estimación de lluvia en el ecosistema, entre otros. Es así como uno de los retos que plantea el estudio de la información acústica es el procesamiento de la información, puesto que los datos registrados pueden llegar a ocupar algunas teras en disco. Atendiendo a lo anterior, en la fase de ejecución de este proyecto de investigación se procedió a la implementación en Python de Ecosonos, una nueva versión del software de reconocimiento de especies “AUREAS” previamente implementado en Matlab desde el año 2011 en la Universidad de Antioquia. Mediante el proyecto de Minciencias RC 731-2020 “Programa Conservación Biológica usando Inteligencia Artificial” se planteó agregar funcionalidades a dicho software que permitiera compartirlo con la comunidad de biólogos y por eso surge la necesidad de implementación en un software de uso libre. Es así como surge el módulo “Sonotipos” en el software Ecosonos, el cual permite la identificación de sonotipos mediante el uso de algoritmos de aprendizaje de máquina no supervisados. En concreto, en este se realiza el procesamiento de registros de audio a partir de algoritmos de agrupamiento (clustering), los cuales identifican los cantos de las especies o eventos de interés. Esta información es marcada en los metadatos de los audios, y sirve a los expertos quienes, mediante la información generada, pueden identificar si los eventos de interés se asocian a una especie en específico, se puede contar el número de cantos de dicha especie, si hay registro de lluvia, entre otros, lo cual permite estimar la salud de dicho ecosistema. El siguiente módulo programado fue el módulo de reconocimiento, el cual, una vez identificado por parte de los expertos la información de los clústers, se prosigue a reconocer en audios no vistos la misma información, esto permite verificar si en otras zonas del ecosistema o en otros audios no analizados se encuentra la misma información que en los audios de entrenamiento Mediante la programación de este software se logró integrar de una mejor manera este módulo al software Ecosonos, en una distribución con software gratuito y tener las mismas funcionalidades del software original.spa
dc.description.sponsorshipGrupo de investigacion Maquinas Inteligentes y reconocimiento de patronesspa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospaspa
dc.relation.urihttp://creativecommons. org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectBioacústicaspa
dc.subjectClusteringspa
dc.subjectMatlabspa
dc.subjectPythonspa
dc.titleTraducción y desarrollo del software Ecosonosspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.programIngeniería Mecatrónicaspa
dc.subject.keywordsClusteringspa
dc.subject.keywordsMatlabspa
dc.subject.keywordsPythonspa
dc.subject.keywordsBioacousticsspa
dc.subject.lembDiseño sosteniblespa
dc.description.abstractenglishEcoacoustics is a discipline that studies the relationship between living beings and the environment in which they live through sound. To study sound, a large number of recorders in an ecosystem of interest in order to record sound for a time definite. This generates a large amount of information that must be stored and subsequently processed to recognize useful information such as the record of sonotypes of animals, the estimation of rainfall in the ecosystem, among others. This is how one of the challenges that the study of acoustic information raises is the processing of information, since the Recorded data can take up several terabytes of disk space. Taking into account the above, in the execution phase of this research project, we proceeded to Python implementation of Ecosonos, a new version of the recognition software “AUREAS” species previously implemented in Matlab since 2011 at the Antioquia University (UDA). Through the Minciencias project RC 731-2020 “Biological Conservation Program using Artificial Intelligence” was proposed to add functionalities to said software that would allow share it with the community of biologists and that is why the need arises for implementation in a free use software. This is how the “Sonotypes” module arises in the Ecosonos software, which allows the identification of sonotypes by using unsupervised machine learning algorithms. In Specifically, in this the processing of audio records is carried out based on algorithms grouping (clustering), which identifies the songs of the species or events of interest. This information is marked in the audio metadata, and serves the experts who, Through the information generated, they can identify if the events of interest are associated with a specific species, the number of songs of said species can be counted, if there is a record of rain, among others, which allows estimating the health of said ecosystem. The next programmed module was the recognition module, which, once identified by the experts, the information of the clusters continues to be recognized in audios not seen the same information, this allows us to verify if in other areas of the ecosystem or in other In unanalyzed audios, the same information is found as in the training audios. By programming this software, it was possible to better integrate this module into the Ecosonos software, in a distribution with free software and have the same functionalities of the original software.spa
dc.description.degreenameIngeniero Mecatrónicospa
dc.identifier.instnameinstname:Instituto Tecnológico Metropolitanospa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Instituto Tecnológico Metropolitanospa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repositorio.itm.edu.co/
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.title.translatedTranslation and development of Ecosonos softwarespa
dc.type.localTrabajo de grado de pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.publisher.grantorInstituto Tecnológico Metropolitanospa
dc.description.degreelevelpregradospa


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