Détection et identification automatique en temps-réel des vocalises de rorqual bleu (Balaenoptera musculus) et de rorqual commun (Balaenoptera physalus) dans l'estuaire du Saint-Laurent

Mouy, Xavier (2007). Détection et identification automatique en temps-réel des vocalises de rorqual bleu (Balaenoptera musculus) et de rorqual commun (Balaenoptera physalus) dans l'estuaire du Saint-Laurent. Mémoire. Rimouski, Québec, Université du Québec à Rimouski, Institut des sciences de la mer de Rimouski, 86 p.

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Résumé

La détection et l'identification automatique des vocalises d' animau.'( est un out il ut ile
pour documenter leur distribution saisonni ère, leur abondance relative ainsi que leur comportement
dans leur habitat naturel. La performance des méthodes de traitement du signal
ut ilisées est cependant dépendante du type de vocalisations (bande de fréquence, variabilité
du patron temps-fréquence) et des caractéristiques environnementales (bruit , effets
de propagation sonore). Ce proj et de recherche compare plusieurs méthodes de détect
ion et d 'identification dans le domaine t emps-fréquence, des vocalises de rorquals bleus
(Balaenoptera musculus) et de rorquals communs (Balaenoptera physalus) dans le Saint-
Laurent. Trois des vocalises de ces balaenoptéridés sont des patrons réguliers d 'infrasons
« 30 Hz) stéréotypés et une autre est de fréquence plus élevée (30- 110 Hz), irrégulière et
variable à la fois en fréquence et en durée (1-5 s). À cause du trafic marit ime important ,
des caractéristiques bathymétriques et physiques de la Voie maritime du Saint-Laurent,
la majorité des vocalises sont polluées par du bruit intense dans les basses fréquences et
étirées en temps par les trajets multiples. Toutes les méthodes commencent par le calcul
du spectrogramme puis d 'une étape de réduction du bruit basée sur des techniques de
traitement d 'image. Ensuite la première approche consiste à binariser le spectrogramme
et à calculer la coïncidence avec Ull modèle temps-fréquence binarisé, via une opération
logique AND. La seconde approche consiste à sélectionner les maxima locaux à chaque
pas de temps du spectrogramme et à extraire les contours temps-fréquence des vocalises
en utilisant un algorit hme de suivi . Ensuite deux méthodes de reconnaissance sont testées
pour classifier ces contours, la déformation temporelle dynamique (DTW) et la quantifi-
cation vectorielle (VQ). Les taux de faux négatifs et de faux posit ifs sont évalués sur une
série de plus de 2000 vocalises extraites d'enregistrements continus collectés dans l'aire
d'étude. La méthode de coïncidence des spectrogrammes se trouve être plus performante
pour les vocalises stéréotypées (vocalises A, B et 20 Hz), tandis que l'approche par extract
ion de contours s'avère être plus performante pour la vocalise variable. L'interprétation
des indices de performance selon le contexte rythmique des vocalises montre que toutes
ces méthodes sont utilisables pour un suivi d 'animaux (Monitoring) . Finalement, l'approche
par extraction de contours montre un potentiel intéressant pour la détection et
l'identification de vocalises de mammifères marins et est adaptable à différents types de
vocalises.

Type de document :	Thèse ou mémoire de l'UQAR (Mémoire)
Directeur(trice) de mémoire/thèse :	Simard, Yvan
Co-directeur(s) ou co-directrice(s) de mémoire/thèse :	Bahoura, Mohammed
Information complémentaire :	Mémoire présenté à l'Université du Québec à Rimouski comme exigence partielle du programme de maîtrise en océanographie. Publié aussi en version papier.
Mots-clés :	Vocalise Rorqual Bleu Balaenoptera Musculus Commun Physalus Detection Identification Automatique Temps Reel Traitement Signal Estuaire Saint-laurent
Départements et unités départementales :	Institut des sciences de la mer de Rimouski (ISMER) > Océanographie
Déposé par :	DIUQAR UQAR
Date de dépôt :	10 févr. 2011 19:20
Dernière modification :	10 févr. 2011 19:20
URI :	https://semaphore.uqar.ca/id/eprint/60

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