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Détection et débruitage d’événements sonores résistants au vent pour la bioacoustique – Methods Blog


Article fourni par Julius Juodakis

Les solutions courantes au bruit du vent ne fonctionnent pas avec la bioacoustique

La bioacoustique a un grand potentiel pour nous aider à comprendre les communautés animales. Nous avons déjà du matériel étonnamment futuriste pour capturer des sons naturels, comme le Audiomoth ou les enregistreurs μMoth de 5 grammeset les projets qui l’utilisent, comme l’observation en direct BaleineCarteProjet SAFE à Bornéo, ou le Observatoire acoustique australience dernier visant à collecter 2 pétaoctets du son. L’acoustique terrestre est particulièrement courante pour la surveillance des oiseaux en Nouvelle-Zélande, où moi et mon superviseur Stephen Marsland avons écrit cet article. Cependant, l’analyse de ces données – et plus particulièrement la détection de l’appel d’une espèce cible – reste un défi en raison du bruit. Le vent, en particulier, modifie les niveaux sonores de fond si rapidement et fortement que les outils de reconnaissance sonore échouent ou marquent un grand nombre de fausses détections, un problème qui nous était très apparent à Wellington, la capitale la plus venteuse du monde.

Mais pourquoi le bruit du vent devrait-il encore être un problème aujourd’hui, alors que nous avons des réseaux de neurones presque intelligents et des voitures presque autonomes, entre autres technologies de pointe ? Il existe en effet de nombreuses solutions au bruit du vent dans d’autres domaines, mais peu de temps après avoir commencé à travailler avec la bioacoustique, nous avons réalisé qu’aucune des solutions ne fonctionnait vraiment pour nous. Le vent est généralement éliminé avec des barrières physiques, à partir de simples écrans ou de housses de microphone moelleuses pour les équipes de télévision, et se terminant par des tubes suppresseurs de bruit basés sur les interférences pour les stations infrasonores. De nombreux appareils grand public s’appuient sur plusieurs microphones pour soustraire et annuler numériquement le bruit. Ces approches ne sont pas applicables à notre problème : les enregistreurs terrestres doivent être simples, légers, portables et peu coûteux, et de plus nous souhaitons toujours analyser les grandes collections d’enregistrements des appareils déjà déployés jusqu’à présent. Le débruitage numérique avec les réseaux de neurones devient également très puissant et peut être appliqué à ce problème. Cependant, nous nous heurtons ici à des limites de données de formation – contrairement aux sons humains, il existe très peu de collections de sons d’animaux étiquetés suffisantes pour former de tels réseaux. Pour la conservation et la recherche, nous nous intéressons principalement aux espèces rares, mais aussi aux différentes étapes de la vie ou aux différents types d’appels, et s’assurer que les algorithmes les traitent avec précision nécessiterait d’énormes ensembles de données de formation hautement détaillés et organisés par des experts qui ne sont tout simplement pas encore disponibles.

Les statistiques classiques à la rescousse

Pour traiter le bruit du vent, nous nous sommes donc tournés vers des méthodes statistiques et de traitement du signal plus classiques. Plus précisément, nous utilisons une transformée en paquets d’ondelettes, qui divise le son en courtes périodes de temps (

Nous pouvons ajuster une ligne (ou une courbe lisse ; tirets rouges dans le graphique) à ce spectre, et soustraire la ligne, ne laissant que les pics, correspondant aux appels. De plus, ces ondelettes débruitées peuvent être reconverties en son audible. Les ondelettes étaient populaires pour l’analyse du signal dans les années 1990, et sont tombées en désuétude plus tard, au profit de méthodes plus complexes. Pour nous, c’était un avantage : les opérations d’ondelettes sont relativement simples et bien étudiées, nous savons donc comment elles affectent différents types de sons sur la base de la théorie statistique. Nous pouvons ensuite utiliser cette compréhension pour aider à concevoir l’ensemble du flux de travail d’analyse, et également nous sentir beaucoup plus sûrs d’utiliser notre méthode avec de nouveaux environnements sonores ou espèces non testés.

La suppression du bruit du vent aide à surveiller les oiseaux

Une façon de montrer les avantages de notre méthode est de regarder des exemples de spectrogrammes illustrant le son avant et après le débruitage, comme le montre cet exemple avec un cri de grive des bois et une rafale de vent (enregistrement bruyant – haut, débruité – bas) :

Une manière plus directe et objective consiste à effectuer une véritable enquête de surveillance acoustique comme cela se ferait dans la pratique. Nous avons collecté des enregistrements de quelques nuits dans la brousse, capturant les sons du kiwi, butor, et beaucoup de vent et de pluie. Les butors en particulier sont difficiles à repérer visuellement et ils crient de manière répétitive à des fréquences très basses, il est donc très important d’atténuer le bruit du vent pour leur surveillance. Nous avons ensuite traité ces données de deux manières : soit en appliquant simplement un détecteur automatique aux données brutes, soit en débruitant d’abord avec notre méthode, puis en appliquant le détecteur. Un expert humain examine ensuite les détections. Nous avons constaté que sans le débruitage, les détecteurs produisent 2 à 10 fois plus de faux positifs et marquent également les vrais appels de manière inexacte, ce qui crée beaucoup de travail pour l’expert humain à corriger. Ainsi, notre méthode réduit considérablement l’effort humain nécessaire – ou, si vous ne disposez que d’un temps fixe à consacrer à une enquête, elle améliore considérablement la quantité de données que vous pouvez analyser et améliore en conséquence vos estimations des populations d’oiseaux.

AviaNZ

Une partie essentielle du travail de notre groupe consiste à rendre les méthodes que nous développons accessibles à tous, afin qu’elles ne restent pas de simples suggestions théoriques. Nous avons donc développé AviaNZ, un logiciel graphique d’écoute, d’annotation et d’analyse d’enregistrements sonores longs :

Outre la détection automatique et la suppression du bruit du vent, AviaNZ a été utilisé pour examiner les différences individuelles entre les oiseaux, transposer les cris des chauves-souris dans la plage audible, géolocaliser les nids d’oiseaux, surveiller le bruit environnemental et d’autres projets parallèles. Nous avons passé beaucoup de temps à nous assurer qu’il fournit une interface conviviale, des avertissements et des messages d’erreur clairs, et une interface de ligne de commande pour les utilisateurs avancés, nous vous invitons donc à l’essayer également – utilisez-le pour votre espèce et participer à son développement. AviaNZ est Open source et gratuit pour tous à télécharger ici.

Vous pouvez lire l’article complet « Détection et débruitage d’événements sonores résistants au vent pour la bioacoustique » ici (https://doi.org/10.1111/2041-210X.13928)





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