Automated Detection and Classification of Cetacean Acoustic Signals

• Main Author: Best, Paul
• Other Authors: DYNamiques de l’Information (DYNI), Laboratoire d'Informatique et des Systèmes (LIS) (Marseille, Toulon) (LIS), Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de toulon, Hervé Glotin, Ricard Marxer, Sébastien Paris, ANR-20-CHIA-0014,ADSIL,Écoute intelligente sous-marine avancée(2020), ANR-18-CE40-0014,SMILES,Modélisation et Inférence Statistique pour l'Apprentissage non-supervisé à partir de Données Massives(2018), European Project:
• Format: Doctoral or Postdoctoral Thesis
• Language: English
• Published: HAL CCSD 2022
• Subjects: Bioacoustic; Cetaceans; Artificial neural netwoks; Bioacoustique; Cétacés; Réseaux de neurones artificiels; [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG]; [SDV.BA]Life Sciences [q-bio]/Animal biology; [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing; Fin whale; Humpback Whale; Killer Whale; Sperm whale; Killer whale
• Online Access: https://hal.science/tel-03826638; https://hal.science/tel-03826638/document; https://hal.science/tel-03826638/file/2022___PhD_these___Paul_Best.pdf

Cetaceans make an important use of acoustics to socialise, travel and hunt. Therefore, their monitoring via passive acoustics allows to increase our knowledge on these species, some of which are endangered. This approach generates large amounts of data which motivates the development of automatic procedures. Neural networks represent an opportunity for this task, having already shown great performances for image classification or speech recognition. The work of this thesis is in three folds: data annotation, neural network training, and model application. Different methods are first proposed to speed up the annotation process depending on the type of target signal and the available data. This work allowed to build training databases for the detection of 5 types of signals (sperm whale clicks, fin whale 20Hz pulses, killer whale vocalisations, delphinid vocalizations, and humpback whale calls). The resulting models have first allowed the development of an embedded real time alert system for the reduction of collision risks with ferries. Then, the analysis of long term data showed sperm whale presence patterns in relation to anthropogenic noise, and revealed the song structure of the Mediterranean fin whale with an evolution over 20 years. Finally, a modelling of the orcas communication system in BritishColumbia was carried out using vocalisation detection and classification models. Les cétacés font un usage important de l’acoustique pour socialiser, se déplacer et chasser. De ce fait, leur suivi par l’acoustique passive permet d’accroître nos connaissances sur ces espèces dont certaines sont en voie de disparition. Cette approche génère de grandes quantités de données qui motive le développement de procédures automatiques pour les traiter. Les réseaux neuronaux représentent une opportunité pour cette tâche, ayant déjà démontré de grandes performances pour la classification d’image ou encore la reconnaissance de parole. Les travaux de cette thèse sont articulés en trois parties: l’annotation de données, ...