Detection and classification of right whale calls using an 'edge' detector operating on a smoothed spectrogram

Résumé

Un détecteur capable de déceler avec efficacité les vocalisations de baleines franches et de distinguer ces dernières des autres mammifères marins et du bruit industriel, a été développé. La détection se fait en deux étapes. En premier lieu, le spectrogramme est lissé par convolution avec un noyau de distribution gaussienne et le « contour » du son est extrait en utilisant un algorithme de détection d’arête. Pour chacun des sons, ceci permet de mesurer un certain nombre de paramètres incluant la durée, la largeur de bande et les détails sur les contours de fréquence, telle la position des fréquences maximale et minimale. Dans un second temps, ces paramètres sont utilisés lors de la fonction de classification, dans le but de déterminer quels sons proviennent des baleines franches. Le classificateur est optimisé en comparant les données découlant d’une période où il était établi qu’un large nombre de baleines franches était à proximité des appareils d’enregistrement ancrés sur le fond marin, avec des données recueillies les jours où il était plausible, basé sur des sondages maritimes et aériens, qu’aucune baleine franche n’était présente. Ce système de détection est capable de choisir une large proportion de vocalisations de baleines franches consignées par un opérateur, tout en opérant avec un taux de fausse alarme d’une ou deux vocalisations par jour et cela même en présence de bruit de fond provenant des baleines à bosses et de l’exploration sismique. Il est impossible de réduire à zéro le taux de fausse alarme pour chacune des vocalisations tout en maintenant une efficacité adéquate. Cependant, en imposant la détection de plusieurs vocalisations à l’intérieur d’un temps d’attente pré déterminé, il est possible de réduire le taux de fausse alarme à un niveau négligeable.