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Creación de etiquetas para la detección automática de llamadas de ballenas azules. Trabajo en conjunto con el Centro de Modelamiento Matemático (CMM) de la Universidad de Chile

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Durante todo el año 2017, se ha estado desarrollando una metodología que permita la detección del canto de ballenas azules mediante la segmentación de grabaciones usando aprendizaje de máquinas no supervisado a través de procesar grandes volúmenes de datos en bioacústica. Para lograr esto, usamos tanto características temporales como espectrales de las grabaciones acústicas adquiridas mediante una unidad autónoma de grabación marina colocada en el Golfo del Corcovado, y de la cual se extrajeron los cantos de la ballena azul. Las características consideradas constituyen un espacio de 46 dimensiones, e incluyen coeficientes cepstrales en las frecuencias de mel y otras cantidades escalares, estas características son agrupadas usando un modelo de mezcla de Gaussianas. Los resultados confirman la viabilidad del método propuesto para aislar cantos de ballenas azules bajo condiciones determinadas. Actualmente nos encontramos realizando análisis para determinar el porcentaje de éxito en las condiciones predeterminadas, para posteriormente introducir en el modelo la detección de cantos de ballenas azules en casos donde existan otros sonidos en las grabaciones de audio.

Este modelo es una contribución al problema de detección de canto de ballenas azules y es un avance hacia una metodología robusta y escalable para analizar de manera automática grandes cantidades de archivos sonoros. Así mismo, permite avanzar en el objetivo final de detectar en tiempo real ballenas azules mediante sus cantos para poder aplicarlo en fines de conservación. Trabajo de la investigadora de MERI, Sonia Español, en conjunto con el Centro de Modelamiento Matemático (CMM) de la Universidad de Chile.