Cum detectează oamenii de știință sunete noi sau neobișnuite în cântecele balenelor cu cocoașă?
Balenele cu cocoașă produc o mare varietate de sunete subacvatice, inclusiv secvențele organizate cunoscute sub numele de cântece. Cercetătorii studiază aceste vocalizări pentru a înțelege cum comunică balenele, cum variază tiparele acustice și cum se schimbă comportamentul cântării în timp.
Uneori, o înregistrare subacvatică conține un sunet care nu se potrivește cu tiparele pe care cercetătorii le-au clasificat deja. Poate fi o vocalizare necunoscută, o variație neobișnuită a unui sunet cunoscut, un apel de la un alt animal marin sau pur și simplu zgomot introdus de mediu sau de echipamentul de înregistrare.
Determinarea carei explicații este cel mai probabil necesită o investigație atentă. Oamenii de știință folosesc hidrofoane, software de analiză audio, spectrograme și proceduri de verificare sistematică pentru a identifica sunetele neobișnuite de balenă cu cocoașă, fără a presupune că fiecare sunet nefamiliar reprezintă o descoperire.
Pentru cei interesați de observarea balenelor Samaná în Republica Dominicană, acest proces dezvăluie modul în care cercetarea acustică nu poate descoperi detalii despre comportamentul observat la suprafață. singur.
Ce face ca o balenă cu cocoașă să sune neobișnuit?
Un sunet poate fi considerat neobișnuit atunci când diferă în mod semnificativ de modelele acustice documentate într-o anumită colecție de înregistrări sau într-un sistem de clasificare.
Diferența ar putea implica frecvența, durata, ritmul, structura tonală, modelul de sunet din jurul pulsului sau relația de cercetare cu sunetul din jurul pulsului, de exemplu.
cu un contur de frecvență care nu se potrivește cu nicio unitate etichetată anterior din setul lor de date. O altă înregistrare poate conține o serie neașteptată de impulsuri sau un sunet care apare într-un context diferit de tiparele familiare.
Cu toate acestea, neobișnuit nu înseamnă automat nou pentru știință. Un sunet poate fi neobișnuit într-un set de date, dar bine documentat în altă parte. Ar putea fi, de asemenea, o vocalizare cunoscută înregistrată în diferite condiții.
Oamenii de știință disting, prin urmare, între o observație nefamiliară, un eveniment acustic anterior neclasificat și o descoperire cu adevărat nouă susținută de dovezi mai ample.
1. Colectarea înregistrărilor audio subacvatice
Primul pas este obținerea de înregistrări adecvate.
Oamenii de știință folosesc adesea hidrofoane, care sunt microfoane subacvatice concepute pentru a detecta semnalele acustice. În funcție de studiu, hidrofoanele pot fi desfășurate din navele de cercetare, atașate la sistemele de monitorizare subacvatice sau utilizate în alte aranjamente de înregistrare adecvate.
Cercetătorii selectează echipamentele și setările de înregistrare în funcție de frecvențele pe care doresc să le studieze și de condițiile în care vor fi colectate înregistrările.
Ei pot documenta:
- Data și ora înregistrării.
- Locația și condițiile de desfășurare.
- Caracteristicile hidrofonului.
- Rata de eșantionare și durata înregistrării.
- Zgomotul de fundal și alte condiții de mediu disponibile.
- alte condiții de sunet disponibile. surse.
Aceste detalii îi ajută pe cercetători să interpreteze un eveniment neobișnuit. Un sunet înregistrat în apropierea unei nave, de exemplu, poate necesita verificări suplimentare pentru zgomotul motorului sau interferența mecanică.
O înregistrare singură nu stabilește întotdeauna ce animal a produs un sunet. Asocierea unei vocalizări la o anumită balenă necesită, în general, dovezi suplimentare.
2. Găsirea evenimentelor neobișnuite în înregistrările lungi
Înregistrările acustice subacvatice pot conține ore de sunet, ceea ce face dificilă inspectarea manuală în fiecare secundă.
Cercetătorii pot începe prin a revizui înregistrările vizual și a asculta segmentele selectate. De asemenea, aceștia pot utiliza software pentru a identifica evenimentele candidate pe baza intensității semnalului, a caracteristicilor de frecvență sau a altor caracteristici măsurabile.
Un detector automat poate semnala un sunet scurt care diferă de fundalul înconjurător. Evenimentul devine apoi un candidat pentru o analiză ulterioară, mai degrabă decât o descoperire științifică imediată.
Metodele de detectare trebuie proiectate cu atenție. Un detector instruit să recunoască vocalizările familiare poate pierde sunete neobișnuite, în timp ce un detector larg poate semnaliza valurile, zgomotul navei sau apelurile de animale marine neînrudite.
Cercetătorii echilibrează, prin urmare, nevoia de a găsi evenimente neobișnuite cu riscul de a genera prea multe alarme false.
3. Examinarea spectrogramelor pentru modele neașteptate
O spectrogramă afișează modul în care conținutul de frecvență al unui sunet se modifică în timp. Este unul dintre principalele instrumente utilizate pentru a inspecta vocalizările balenelor.
Cercetătorii pot căuta caracteristici precum:
- Contururi nefamiliare de creștere sau scădere a frecvenței.
- Componente neobișnuite de tonalitate.
- Modele acustice care diferă de evenimentele din apropiere.
- Semnale multiple care se suprapun.
Să presupunem că o înregistrare conține un sunet tonal scurt care crește în frecvență și apoi se transformă brusc într-un model pulsat. Cercetătorii pot inspecta spectrograma pentru a determina dacă evenimentul conține un semnal continuu sau mai multe sunete suprapuse.
Ei pot apoi asculta înregistrarea originală și o pot compara cu evenimente similare.
Aspectul spectrogramelor depinde parțial de setările de analiză, inclusiv de dimensiunea ferestrei și rezoluția frecvenței. Cercetătorii ar trebui să verifice dacă o anomalie aparentă rămâne semnificativă în cadrul setărilor de analiză adecvate, mai degrabă decât să trateze o diferență vizuală ca o dovadă definitivă.
4. Verificarea dacă sunetul este autentic
Înainte de a clasifica un sunet necunoscut drept vocalizare de balenă, oamenii de știință investighează explicații alternative.
Ar putea fi zgomotul de înregistrare?
Interferența electrică, manipularea echipamentelor și alte probleme tehnice pot crea sunete care seamănă cu semnalele biologice. Cercetătorii inspectează înregistrarea pentru decupări, modificări bruște ale nivelului semnalului și alte semne ale artefactelor legate de echipament.
Ar putea proveni de la o navă?
Motoarele de ambarcațiuni și alte surse mecanice pot produce sunete tonale sau pulsate. Cercetătorii iau în considerare proximitatea navei, informațiile operaționale disponibile și caracteristicile acustice ale evenimentului.
Ar fi putut un alt animal marin să-l fi produs?
Oceanul conține mamifere marine vocalize și multe alte surse biologice de sunet. Un eveniment necunoscut nu ar trebui să fie atribuit automat unei balene cu cocoașă pur și simplu pentru că balenele sunt prezente în zonă.
Ar putea fi un sunet cunoscut înregistrat în diferite condiții?
Distanța, zgomotul de fond, propagarea sub apă și echipamentul de înregistrare pot schimba modul în care apare o vocalizare familiară într-o înregistrare. Cercetătorii compară evenimentul cu exemple stabilite înainte de a concluziona că reprezintă un model distinct.
Când dovezile sunt insuficiente, clasificarea evenimentului ca semnal acustic neidentificat poate fi mai precisă decât atribuirea unei surse specifice.
5. Compararea sunetului cu înregistrările de referință existente
Odată ce un eveniment a fost identificat ca sunet biologic candidat, cercetătorii îl pot compara cu vocalizările documentate anterior.
Ei pot examina intervalul de frecvență, durata, conturul înălțimii, structura pulsului, ritmul și alte caracteristici acustice.
Comparația potrivită, prin aceeași observație, poate implica un studiu de referință sau o comparație mai devreme. seturi de date din alte locații. Calitatea și comparabilitatea acestor referințe contează.
Cercetătorii ar trebui, de asemenea, să facă distincția între un sunet neobișnuit din punct de vedere acustic și unul care reprezintă o categorie vocală cu adevărat nouă. Un exemplu necunoscut se poate încadra în variația naturală a unei categorii existente atunci când devin disponibile mai multe înregistrări.
O bibliotecă de referințe sistematice îi ajută pe oamenii de știință să emită aceste judecăți mai consecvent.
6. Utilizarea algoritmilor de computer pentru a semnala sunete nefamiliare
Analiza acustică asistată de computer poate ajuta cercetătorii să caute înregistrări mari pentru evenimente care diferă de tiparele familiare.
Unele sisteme identifică evenimente sonore folosind reguli predefinite. Alții folosesc modele de învățare automată pentru a clasifica vocalizările cunoscute sau grupa sunete în funcție de similitudinea acustică.
Cercetătorii pot folosi metode de detectare a anomaliilor pentru a identifica evenimentele care par neobișnuite în raport cu un set de date de referință.
De exemplu, un algoritm ar putea atribui un scor de similaritate scăzut unui sunet care diferă de exemplele analizate anterior. Acest rezultat indică faptul că evenimentul merită o inspecție mai atentă; nu stabilește că sunetul este nou, biologic sau produs de o balenă cu cocoașă.
Sistemele automate au limitări. Dacă datele lor de antrenament nu reprezintă întreaga gamă de variații vocale naturale, sunetele obișnuite de balenă pot fi semnalate ca anomalii. În schimb, un sunet cu adevărat neobișnuit poate fi omis dacă seamănă cu o categorie familiară în funcțiile pe care modelul le folosește.
Examinarea umană și validarea independentă rămân importante.
7. Determinarea dacă sunetul reprezintă un model nou
După verificarea artefactelor și compararea evenimentului cu înregistrările de referință, oamenii de știință evaluează dacă sunetul justifică o nouă clasificare.
Ei pot întreba:
Local explorer & expert guide in Salto El Zumbador.
