Reconocimiento de múltiples especies a partir del análisis automático del paisaje acústico

Abstract

RESUMEN : El monitoreo acústico pasivo se presenta como una alternativa para el análisis de las comunidades de vida silvestre y la evaluación de las condiciones del ecosistema. Los métodos automáticos de detección de especies apoyan el monitoreo y análisis de la biodiversidad al proporcionar información sobre la presencia-ausencia de especies, lo que permite entender la estructura del ecosistema. Por ello, se han propuesto diferentes alternativas para la identificación de especies. Sin embargo, los algoritmos que se encuentran en literatura están parametrizados para identificar especies específicas, no permite la identificación de múltiples especies de manera simultanea y se debe realizar un entrenamiento especifico para cada una de las especies de interés. El análisis de múltiples especies ayudaría a monitorear y cuantificar la biodiversidad, ya que incluye los diferentes grupos taxonómicos presentes en el paisaje sonoro. En este trabajo de investigación se presenta una metodolog´ıa no supervisada para el reconocimiento de llamadas de múltiples especies de animales a partir del análisis automático de paisajes sonoros. La propuesta está basada en un algoritmo de clustering, específicamente el algoritmo LAMDA 3II, que sugiere automáticamente el número de clústeres asociados a los sonotipos. Se hizo énfasis en el algoritmo de segmentación y en la selección de características del audio para analizar todo el paisaje sonoro sin parametrizar el algoritmo en función de cada grupo taxonómico. Para estimar el rendimiento de esta propuesta, se utilizaron cuatro conjuntos de datos correspondientes a diferentes lugares, años y hábitats de Colombia. Estos conjuntos de datos contienen sonidos de los cuatro principales grupos taxonómicos que dominan los paisajes sonoros terrestres (aves, anfibios, mamíferos e insectos) en espectros audible y ultrasónico. La metodolog´ıa presenta rendimientos entre el 75 % y el 96 % en el reconocimiento de la presencia-ausencia de las especies. Además, utilizando los clústeres propuestos por la metodolog´ıa, se muestra que es posible cuantificar la biodiversidad presente en el paisaje sonoro. Para esto se comparó con la estimación de cuatro índices acústicos (ACI, NP, SO, BI). Este enfoque realiza evaluaciones de la biodiversidad de manera similar a la presentada en los índices acústicos, con la ventaja de proporcionar información específica de las especies sin necesidad de un conocimiento previo de las mismas en las grabaciones de audio.