Les approches
Réseaux de neurones
Les volumes de données produits par un suivi acoustique passif peuvent être très conséquents, notamment sur des suivis à long terme. L’analyse manuelle de la totalité de ces enregistrements est souvent impossible.
Le développement de l’intelligence artificielle et notamment des réseaux de neurones profonds a permis la conception d’outils informatiques utiles pour le traitement des gros volumes de données. Il existe désormais des outils tels que BirdNET et YOLO dont les interfaces ne demandent pas de trop grandes compétences en informatique.
Indices acoustiques
Les indices acoustiques sont des métriques mesurées sur le spectrogramme pour résumer la distribution de l’énergie acoustique en fonction du temps et de la fréquence.
Logiciels
Plusieurs logiciels offrent des outils de visualisation et d’analyse d’enregistrements sonores. Certains logiciels open-source gratuits comme Audacity offrent des fonctionnalités de base pour visualiser l’enregistrement avant d’effectuer une analyse plus poussée sous R ou Python.
D’autres logiciels payants comme Raven ou AviSoft ont des outils d’analyse intégrés.
Packages R
Seewave : Package R, fournissant une gamme d’outils pour l’analyse bioacoustique, notamment la visualisation, l’annotation et le calcul d’indices acoustiques.
Soundecology : Package R, fournissant des fonctions pour calculer des indices acoustiques à partir de spectrogrammes.
WarbleR : Package R, fournissant des fonctions pour le traitement par lots de signaux bioacoustiques, y compris la visualisation de spectrogrammes, l’extraction de caractéristiques acoustiques et l’évaluation de la qualité d’enregistrement.
Librairies Python
- librosa
- opensoundscape
- scikit-maad