Detection of Leopard seal (Hydrurga leptonyx) vocalizations using the Envelope-Spectrogram Technique (tEST) in combination with a Hidden Markov Model
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a technique for the automated detection of leopard seal (Hydrurga leptonyx) vocalizations. Automatic detection of leopard seal calls within the Antarctic underwater soundscape is difficult because (a) the calls are frequently of low amplitude (b) the call duration is highly variable and (c) the frequency band overlaps with those of many other marine mammal vocalizations. However, humans easily distinguish leopard seal vocalizations from those of other marine mammals because of the calls' distinctive sound, which is a result of the pulsed structure of the leopard seal vocalizations. To exploit the unique temporal evolution of the pulse repetition rate (PRR) in high (HDT) and low (LDT) double trills, the Envelope-Spectrogram Technique (tEST) was developed. The extracted PRR feature allows detection of the target vocalizations even against a background of other marine mammal vocalizations. To handle the high variability of the calls' duration, the tEST algorithm was combined with a Hidden Markov Model (HMM) which is particularly well adapted to handle temporal variability. The developed HMM based detection algorithm worked rather reliably. The detection rate over a 4 day test period was high (72 %) although the signal to noise ratio (SNR) was low (< 10 dB). The number of false positive detections (12 %) was tolerable. Most of the false positives occurred during the period when R/V Polarstern was approaching the recording station and the SNR was temporarily < 0 dB. The detector worked 3 times faster than real-time and is therefore suitable for both off line biological research and time critical in-the-field applications, such as the detection of the presence of leopard seals in the context of human diver operations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».