A preliminary review of the efficacy of several acoustic autodetection algorithms to identify North Atlantic right whale calls, and recommendations for next steps to further assess and optimize these algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Automated detection and classification of the vocalizations of North Atlantic right whale (NARW) and other marine mammals is a highly desirable goal for researchers and managers seeking to monitor areas for whale presence as the basis to implement mitigation measures. Such automated acoustic processing is particularly important for real-time monitoring approaches where there are large-scale acoustic data inputs. All of the Detection and Classification Systems (DCSs) used by Fisheries and Oceans Canada (DFO) are expected to perform similarly well, given the metric (e.g., hours with calls/day) used to present NARW occurrence time-series. Previously, this was demonstrated by comparing performances of a variety of detectors during studies in 2004, 2013, and 2017. Spectroplotter (a commercial programme) and Low-Frequency Detection and Classification System (LFDCS), which are the two systems that have been used to analyse acoustic data in Newfoundland and Labrador (NL) and Maritimes regions, perform well; although in one small study the LFDCS detected more actual NARW upcalls than Spectroplotter, but also generated more false positives. DCS performance is influenced by multiple factors, including the ambient noise levels relative to the characteristics of the NARW upcalls, the location of the hydrophone, the characteristics of the recorder instrumentation, software settings and thresholds, and other contextual features, such as the presence of other species. The next generation of DCSs will incorporate context into their logic (e.g., presence of other marine mammals or abiotic sound sources and signal-to-noise ratio [SNR]). Algorithm comparisons are less crucial in the historic NARW analyses as the metrics in which the present detection results are presented at a large enough scale (“has there been NARW detected at this recorder location today?”) that slight differences in algorithm performance would be subsumed in the amalgamation and summation process. At smaller spatial and temporal sampling scales, differences in algorithm performance become more apparent. Thorough testing of the different DCSs being used in Atlantic Canada would require a series of manually validated acoustic datasets from a representative set of locations, time frames, seasons, and recording hardware. Such a DCS comparison would be a useful activity but would require agreed upon performance metrices and thresholds for the DCS.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».