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'animaux est un outil utile pour documenter leur distribution saisonnière, leur abondance relative ainsi que leur comportement dans leur habitat naturel. La performance des méthodes de traitement du signal utilisées 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 projet de recherche compare plusieurs méthodes de détection et d'identification dans le domaine temps-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 maritime 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 nn 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 algorithme de suivi. Ensuite deux méthodes de reconnaissance sont testées pour classifier ces contours, la déformation temporelle dynamique (DTW) et la quantification vectorielle (VQ). Les taux de faux négatifs et de faux positifs 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 extraction 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
Date de dépôt :	10 févr. 2011 19:20
Dernière modification :	08 sept. 2026 18:11
URI :	https://semaphore.uqar.ca/id/eprint/60