Make the CPUs do the hard work - Automated acoustic feature extraction and visualization for marine ecoacoustics applications illustrated using marine mammal Passive Acoustic Monitoring datasets
Notice bibliographique
Résumé
1. Passive Acoustic Monitoring is emerging as a solution for monitoring species and environmental change over large spatial and temporal scales. However, drawing rigorous conclusions based on acoustic recordings is challenging, as there is no consensus over which approaches and indices are best suited for characterizing marine acoustic environments. 2. We present an alternative to the use of ecoacoustic indices and describe the application of multiple machine learning techniques to the analysis of a large PAM dataset. We combine pre-trained acoustic classification models, dimensionality reduction, and random forest algorithms to demonstrate how machine-learned acoustic features capture different aspects of the marine environment. We processed two PAM databases and conducted 13 trials showing how acoustic features can be used to: i) discriminate between the vocalizations of marine mammals, beginning with high-level taxonomic groups, and extending to detecting differences between conspecifics belonging to distinct populations; ii) discriminating amongst different marine environments; and iii) detecting and monitoring anthropogenic and biological sound sources. 3. Acoustic features and their UMAP projections exhibited good performance in the classification of marine mammal vocalizations. Most of the taxonomic levels investigated here could be classified using the UMAP projections, apart from species that were underrepresented. Both anthropogenic (ships and airguns) and biological (humpback whales) sound sources could also be identified in field recordings. 4. We argue that acoustic feature extraction, visualization, and analysis allows the retention of most of the environmental information contained in PAM recordings, overcoming the limitations encountered when using ecoacoustics indices. Acoustic features are universal, permitting comparisons of results collected from multiple environments. Our approach can be used to simultaneously investigate the macro and micro characteristics of marine soundscapes, with a more objective method and with far less human effort.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,049 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».