Recognition of marine mammal vocalizations in seismic environment

• Main Author: Guilment, Thomas
• Other Authors: Lab-STICC_IMTA_CID_TOMS, Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC), École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom Paris (IMT), Département Signal et Communications (IMT Atlantique - SC), IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-Institut Mines-Télécom Paris (IMT), Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique, Dominique Pastor
• Format: Doctoral or Postdoctoral Thesis
• Language: French
• Published: HAL CCSD 2018
• Subjects: Classification; Marine mammal; Seismic environment; Sparse representation; Machine learning; Reconnaissance; Mammifères marins; Sismique; Représentations parcimonieuses; Apprentissage automatique; [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing; baleen whales
• Online Access: https://theses.hal.science/tel-02090551; https://theses.hal.science/tel-02090551/document; https://theses.hal.science/tel-02090551/file/2018IMTA0080_Guilment-Thomas.pdf

In partnership with Sercel, the thesis concerns the implementation of algorithms for recognizing the sounds emitted by mysticetes (baleen whales). These sounds can be studiedusing passive acoustic monitoring systems. Sercel, through its seismic activities related to oïl exploration, has its own software to detect and locate underwater sound energy sources. The thesis work therefore consists in adding a recognition module to identify if the detected andlocalized energy corresponds to a possible mysticete. Since seismic shooting campaigns areexpensive, the method used must be able to reduce the probability of false alarms, as recognitioncan invalidate detection. The proposed method is based on dictionary learning. It is dynamic, modular, depends on few parameters and is robust to false alarms. An experiment on five types of vocalizations is presented. We obtain an average recall of 92.1% while rejecting 97.3% of the noises (persistent and transient). In addition, a confidence coefficient is associated with each recognition and allows semi-supervised incremental learning to be achieved. Finally, we propose a method capable of managing detection and recognition together. This "multiclassdetector" best respects the constraints of false alarm management and allows several types of vocalizations to be identified at the same time. This method is well adapted to the industrial context for which it is dedicated. It also opens up very promising prospects in the bioacoustic context. En partenariat avec l’entreprise Sercel, la thèse concerne la mise en œuvre d’algorithmes de reconnaissance des sons émis par les mysticètes (baleines à fanons). Cessons peuvent être étudiés grâce aux systèmes de surveillance par acoustique passive. L’entreprise Sercel, par ses activités sismiques liées à la prospection pétrolière, a son propre logiciel pour détecter et localiser les sources d’énergie sonores sous-marines. Le travail de la thèse consiste dès lors à ajouter un module de reconnaissance pour identifier si l'énergie détectée et ...