Une introduction pour analyser les répertoires vocaux de baleine dentés – blog de méthodes

Post fourni par Maia Austen

Introduction: pourquoi les voix des baleines dentées comptent

Je suis candidat au doctorat au laboratoire Ondas de l’Université du Vermont, conseillé par le Dr Laura May-Collado. Mon doctorat cherche à utiliser l’analyse d’apprentissage automatique pour mieux comprendre comment et pourquoi les dauphins communiquent entre eux.

Les baleines dentées – comme les dauphins et les bélugas – sont parmi les animaux les plus sophistiqués acoustiquement de la Terre. Leurs répertoires vocaux incluent souvent une gamme remarquable de sons tonaux, ou sifflets, qui peuvent servir toutes sortes de fonctions sociales: identifier les individus, l’identité du groupe de signalisation, etc. Pourtant, malgré cette complexité, la plupart des espèces manquent encore de descriptions de répertoires vocales détaillées, en particulier par rapport à des groupes plus étudiés comme des oiseaux et des primates.

Gauche: Maia Austin collectant des données acoustiques dans le domaine des dauphins sauvages, crédit: Laura May-Collado; Droite: Collage de Dolphin Whistle, Crédit: Emma Gagne et Manali Rege-Colt

Lorsque j’ai commencé mon doctorat en 2020, le travail sur le terrain mondial était à l’arrêt. J’ai donc concentré mon projet sur les données existantes de nos collaborateurs (le Dr Joël de Weerdt, le Dr Eric Angel Ramos et le Dr Nicola Ransome) et mon conseiller Dr. Laura May-Collado Recordings PhD sur le terrain. Nous savions que nous voulions explorer comment mesurer et comparer la taille et la structure de ces répertoires de sifflet; Quelque chose de fondamental pour comprendre le comportement social, les réponses environnementales et l’évolution de la communication.

Le défi: la complexité, les données et le manque de normes

Les sifflets de baleine dentés sont riches et variés, mais cela les rend difficiles à analyser. Sans méthodes standard pour comparer les répertoires entre les espèces ou les populations, et les outils limités qui peuvent gérer la complexité de leurs vocalisations, les chercheurs ont souvent eu du mal à les quantifier de manière cohérente. Pour faire face à ces défis, nous nous sommes associés au Dr Julie Oswald, un leader dans le développement d’outils pour l’analyse du signal des dauphins.

Ensemble, nous avons décidé de résoudre ce problème.

Ce que nous avons fait: une amorce pour l’analyse du répertoire acoustique

Notre nouvelle étude propose une introduction: un guide pratique pour les chercheurs qui souhaitent utiliser des outils d’apprentissage automatique pour analyser les vocalisations tonales. Nous avons testé six packages de logiciels bioacoustiques largement utilisés – Luscine, Beluga, Artwarp, Deepsqueak, Pamguard et Saslab – sur les données acoustiques de quatre espèces de dauphins. Nous avons évalué ces outils pour la façon dont ils détectent, extraient et catégorisent les sons tonaux.

Nous avons constaté que les approches manuelles ou semi-automatisées (comme Luscine, Beluga et DeepSqueak) étaient meilleures pour détecter les contours utilisables que les outils entièrement automatisés. Pour catégoriser les sons, nous avons comparé deux approches de clustering «dures» (Artwarp et DeepSqueak) et une approche multivariée «floue» à l’aide des outils intégrés de Luscinia. Bien que les méthodes variaient, elles ont produit des classements d’espèces similaires en termes de taille du répertoire.

Nous avons également inclus des moyens d’estimer la taille du répertoire en utilisant trois approches statistiques courantes: le collecteur de coupons, le recapture de capture et les numéros de colline. Chacun a des forces, mais le nombre de collines se démarquait de s’adapter mieux à un échantillonnage inégal, ce que nous sommes souvent confrontés dans les études sur la faune.

Pourquoi ça compte: au-delà des dauphins

Cette amorce n’est pas seulement pour les chercheurs de Dolphin. Ces méthodes peuvent être adaptées pour étudier les répertoires vocaux dans toutes les espèces qui produisent des sons tonaux – y compris d’autres baleines, phoques, plaites, chauves-souris, rongeurs, oiseaux et primates. Comprendre comment les animaux communiquent n’est pas seulement une question scientifique; C’est écologique et éthique. Au fur et à mesure que les paysages sonores se déplacent et que les espèces sont confrontées à de nouvelles pressions, les répertoires vocaux peuvent changer en réponse. Des outils comme ceux de cette amorce peuvent nous aider à surveiller ces changements plus précisément et de manière significative, guidant à la fois la recherche et la conservation.

Nous espérons que cette introduction soutiendra non seulement de nouvelles études en communication acoustique, mais aussi susciter une innovation et une collaboration supplémentaires entre les disciplines et les espèces.

Rendre ce accessible

La surveillance acoustique est devenue un élément standard des études de surveillance de la faune, créant des données de nombreuses espèces et régions facilement disponibles via des bases de données sonores. Par conséquent, nous avons conçu cette amorce pour être accessible aux chercheurs ayant une gamme d’expérience. Que vous soyez à l’aise d’écrire des scripts R ou commence à explorer l’apprentissage automatique, les documents supplémentaires offrent du code annoté, des exemples de données et des conseils pour adapter les outils à de nouveaux systèmes, y compris les oiseaux, les chauves-souris, les primates, etc.

L’apprentissage automatique peut sembler intimidant, mais nous soulignons que l’expertise humaine reste essentielle: sélectionner des paramètres, valider les grappes et interpréter les résultats sont toutes les tâches qui nécessitent une compréhension biologique. L’objectif n’est pas de remplacer l’entrée humaine; c’est pour le responsabiliser.

Quelle est la prochaine étape: cartographie des voix, des vies sociales et des voies évolutives

Cette amorce jette les bases d’une série de nouvelles directions passionnantes dans notre laboratoire.

Tout d’abord, nous explorons ce qui se passe lorsque deux espèces partagent le même paysage sonore. Dans certaines parties de l’Amérique centrale et du Sud, les dauphins des bouteilles et les dauphins de Guyane vivent dans des habitats qui se chevauchent et forment même des groupes d’espèces mixtes. Nous étudions comment ces rencontres façonnent leurs répertoires vocaux – leurs répertoires se chevauchent-ils ou restent-ils distincts? Et selon la direction des changements, y a-t-il des preuves du mimétisme vocal? Une espèce mène-t-elle les changements plus que l’autre?

Dans un autre projet en cours, nous zoomons sur une seule population de dauphins de botteaux à Bocas del Toro, Panama, où nous étudions comment la diversité vocale individuelle se rapporte aux connexions sociales. Les dauphins avec plus de liens sociaux ont-ils des répertoires plus grands ou plus variés? Nous combinons des données acoustiques avec l’analyse des réseaux sociaux pour le découvrir.

Enfin, notre laboratoire fait partie d’une nouvelle initiative majeure dirigée par le Dr Laura May-Collado: un projet financé par la carrière NSF (prix n ° 2335991) qui, en utilisant les outils décrits dans notre article en combinaison avec des méthodes phylogénétiques, vise à découvrir les moteurs évolutifs et écologiques de l’évolution du répertoire vocal dans les puits dents. Cette étude rassemble la recherche sur le terrain, l’apprentissage automatique et la modélisation évolutive pour répondre aux questions de grande échelle sur la communication, l’adaptation et la survie dans un océan en évolution rapide.

Ensemble, ces projets nous rapprochent de la compréhension de l’incroyable complexité de la communication de la baleine dentée et de la façon dont nous pouvons la protéger.

Pour en savoir plus sur ce projet, lisez notre papier et consultez ma page github (https://github.com/austinmaia/ml-framework-repertoire/wiki).