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MAAD, une nouvelle technique pas si folle pour analyser les enregistrements écoacoustiques

L'écoacoustique – jeune discipline qui étudie les populations, les communautés et les paysages sonores – a besoin d'outils d'analyse du signal fiables. MAAD est une nouvelle technique non-supervisée qui permet d'estimer automatiquement et sans a priori la composition sonore d'un enregistrement.

L'écoacoustique, discipline née en 2014 au Muséum national d'Histoire naturelle, traite des questions écologiques via l'enregistrement automatique de populations, communautés ou paysages sonores. Les enregistreurs autonomes permettent d'acquérir assez rapidement un très grand nombre d'enregistrements (plusieurs dizaine voire centaine de milliers) qui doivent être traités automatiquement. Il existe pour le moment deux solutions très différentes : reconnaître des espèces cibles en se référant à une bibliothèque de sons connus - comme ceux stockés dans cette sonothèque - ou utiliser des indices acoustiques qui estiment globalement la diversité sonore des enregistrements sans essayer de déterminer les espèces présentes. MAAD est une nouvelle technique qui se positionne entre ces deux stratégies. MAAD cherche à détecter et à classer en groupes homogènes les sons qui composent un enregistrement global. MAAD permet d'estimer séparément la richesse sonore et la composition relative. MAAD devrait donc permettre de mieux suivre dans le temps et l'espace les environnements sonores naturels comme ceux de Guyane Française.

Notes

Lien : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1470160X1830181X

Sons : Savane Roche [Rocky savannah] : https://sonotheque.mnhn.fr/sounds/mnhn/so/2016-14390, https://sonotheque.mnhn.fr/sounds/mnhn/so/2016-14398, https://sonotheque.mnhn.fr/sounds/mnhn/so/2016-14400, https://sonotheque.mnhn.fr/sounds/mnhn/so/2016-14404,

Forêt [Forest]: https://sonotheque.mnhn.fr/sounds/mnhn/so/2016-14368, https://sonotheque.mnhn.fr/sounds/mnhn/so/2016-14371, https://sonotheque.mnhn.fr/sounds/mnhn/so/2016-14375, https://sonotheque.mnhn.fr/sounds/mnhn/so/2016-14376

Références

Ulloa JS, Aubin T, Llusia D, Bouveyron C, Sueur J (2018) - Estimating animal acoustic diversity in tropical environments using unsupervised multiresolution analysis. Ecological Indicators.

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