Automatic detection and classification of beluga whale calls in the St. Lawrence estuary
Notice bibliographique
Résumé
The endangered beluga whale (Delphinapterus leucas) of the St. Lawrence Estuary (SLEB) faces threats from a variety of anthropogenic factors. Since belugas are a highly social and vocal species, passive acoustic monitoring has the potential to deliver, in a non-invasive and continuous way, real-time information on SLEB spatiotemporal habitat use, which is crucial for their monitoring and conservation. In this study, we introduce an automatic pipeline to analyze continuous passive acoustic data and provide standard and accurate estimations of SLEB acoustic presence and vocal activity. An object detector extracted vocalizations of beluga whales from an acoustic recording of beluga vocal activity. Then, two deep learning classifiers discriminated between high-frequency call types (40-120 kHz) and the presence of low-frequency components (0-20 kHz), respectively. Different algorithms were tested for each step and their main combinations were compared in time and performance. We focused our work on a high residency area, Baie Sainte-Marguerite (BSM), used for socialization and feeding by SLEB. Overall, this project showed that accurate continuous analysis of SLEB vocal activity at BSM could provide valuable information to estimate habitat use, link beluga behavior and acoustic activity within and between herds, and quantify beluga presence and abundance.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».