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【24h】

Detection et identification automatique en temps-reel des vocalises de rorqual bleu (Balaenoptera musculus) et de rorqual commun (Balaenoptera physalus) dans l'estuaire du Saint-Laurent.

机译:自动实时检测和识别圣劳伦斯河口的蓝鲸(Balaenoptera musculus)和长须鲸(Balaenoptera physalus)的发声。

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摘要

La detection et l'identification automatique des vocalises d'animaux est un outil utile pour documenter leur distribution saisonniere, leur abondance relative ainsi que leur comportement dans leur habitat naturel. La performance des methodes de traitement du signal utilisees est cependant dependante du type de vocalisations (bande de frequence, variabilite du patron temps-frequence) et des caracteristiques environnementales (bruit, effets de propagation sonore). Ce projet de recherche compare plusieurs methodes de detection et d'identification dans le domaine temps-frequence, des vocalises de rorquals bleus ( Balaenoptera musculus) et de rorquals communs (Balaenoptera physalus) dans le Saint-Laurent. Trois des vocalises de ces balaenopterides sont des patrons reguliers d'infrasons (< 30 Hz) stereotypes et une autre est de frequence plus elevee (30-110 Hz), irreguliere et variable a la fois en frequence et en duree (1-5 s). A cause du trafic maritime important, des caracteristiques bathymetriques et physiques de la Voie maritime du Saint-Laurent, la majorite des vocalises sont polluees par du bruit intense dans les basses frequences et etirees en temps par les trajets multiples. Toutes les methodes commencent par le calcul du spectrogramme puis d'une etape de reduction du bruit basee sur des techniques de traitement d'image. Ensuite la premiere approche consiste a binariser le spectrogramme et a calculer la coincidence avec un modele temps-frequence binarise, via une operation logique AND. La seconde approche consiste a selectionner les maxima locaux a chaque pas de temps du spectrogramme et a extraire les contours temps-frequence des vocalises en utilisant un algorithme de suivi. Ensuite deux methodes de reconnaissance sont testees pour classifier ces contours, la deformation temporelle dynamique (DTW) et la quantification vectorielle (VQ). Les taux de faux negatifs et de faux positifs sont evalues sur une serie de plus de 2000 vocalises extraites d'enregistrements continus collectes dans l'aire d'etude. La methode de coincidence des spectrogrammes se trouve etre plus performante pour les vocalises stereotypees (vocalises A, B et 20 Hz), tandis que l'approche par extraction de contours s'avere etre plus performante pour la vocalise variable. L'interpretation des indices de performance selon le contexte rythmique des vocalises montre que toutes ces methodes sont utilisables pour un suivi d'animaux ( Monitoring). Finalement, l'approche par extraction de contours montre un potentiel interessant pour la detection et l'identification de vocalises de mammiferes marins et est adaptable a differents types de vocalises.
机译:动物发声的自动检测和识别是记录它们的季节性分布,它们的相对丰度以及它们在自然栖息地中行为的有用工具。但是,所使用的信号处理方法的性能取决于发声的类型(频带,时频模式的可变性)和环境特征(噪声,声音传播效果)。该研究项目比较了圣劳伦斯地区在时频域,蓝鲸(Balaenoptera musculus)和长须鲸(Balaenoptera physalus)的发声中的几种检测和识别方法。这些b虫的三个发声是次声(<30 Hz)刻板印象的规则模式,另一个发声频率较高(30-110 Hz),频率和持续时间(1-5 s)不规则且可变)。由于大量的海上交通,圣劳伦斯海道的水深和物理特征,大部分发声受到低频强烈噪声的污染,并通过多条路径随时间延展。所有方法都从频谱图的计算开始,然后是基于图像处理技术的降噪步骤。然后,第一种方法是通过逻辑“与”运算将频谱图进行二值化并通过二值化的时频模型计算一致性。第二种方法是在频谱图的每个时间步选择局部最大值,并使用跟踪算法提取发声的时频轮廓。然后测试两种识别方法对这些轮廓进行分类,动态时间变形(DTW)和矢量量化(VQ)。假阴性和假阳性率是根据从研究区域收集的连续录音中提取的2000多个发声进行评估的。发现频谱图的重合方法对于定型发声(发声A,B和20 Hz)更有效,而轮廓提取方法被证明对于可变发声更有效。根据发声的节奏背景对性能指标的解释表明,所有这些方法都可用于动物监测(监测)。最后,轮廓提取方法显示出检测和识别海洋哺乳动物发声的有趣潜力,并且适用于不同类型的发声。

著录项

  • 作者

    Mouy, Xavier.;

  • 作者单位

    Universite du Quebec a Rimouski (Canada).;

  • 授予单位 Universite du Quebec a Rimouski (Canada).;
  • 学科 Physical oceanography.;Biological oceanography.
  • 学位 M.Sc.
  • 年度 2007
  • 页码 69 p.
  • 总页数 69
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 11:39:24

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