Reconocimiento de Sonidos Ambientales usando Espectro Beat y Parámetros Estadísticos

Abstract

El rápido desarrollo de las ciencias forense de las ciencias forenses en las últimas décadas ha dado como resultado la aparición de diversos métodos que permiten el análisis de grabaciones de audio que puede aportar importantes indicios en ciertas investigaciones judiciales, las cuales tradicionalmente se han concentrado en grabaciones de señales de voz. Debido a esto en años recientes ha recibido mucha atención el problema del reconocimiento de sonidos ambientales (ESR) ya que puede contribuir en el desarrollo de las investigaciones judiciales facilitando la recreación de los hechos. En este artículo se presenta un algoritmo para el reconocimiento de ruidos ambientales, empleando diferentes características tanto temporales como una modificación del “espectro beat” el cual permite obtener la periodicidad de la señal en diferentes bandas de la frecuencia. Una vez caracterizadas las señales de audio, los parámetros extraídos se insertan en el clasificador de Batchelor y Wilkins para tomar una decisión. El esquema desarrollado se evaluó utilizando diversos sonidos obteniéndose porcentajes de reconocimiento de superiores al 90 %.