Reconnaissance automatique de sons d'oiseaux et d'insectes
par Olivier Dufour
Thèse de doctorat en Physiologie et biologie des organismes - populations - interactions
Sous la direction de Matthieu Le Corre et de Thierry Artières.
Soutenue le 18-02-2016
à La Réunion , dans le cadre de École doctorale Sciences, Technologies et Santé (Saint-Denis, La Réunion) , en partenariat avec Écologie marine tropicale des océans Pacifique et Indien (Réunion) (laboratoire) .
Le président du jury était Frédéric Jiguet.
Le jury était composé de Thierry Aubin, Jérôme Sueur, Vincent Delcourt.
- Oiseaux
- Détecteur automatique
- Algorithme
- Reconnaissance automatique
- Phénologie
- Écologie
- Colonies
- Enregistreur automatique
- ARUs
- Sap
- Chant des oiseaux -- Modèles mathématiques
- Insectes -- Sons -- Modèles mathématiques
- Son -- Traitement par ordinateur -- Logiciels
- Phénologie -- La Réunion (France ; île)
mots clés
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Résumé
Cette thèse consiste en l'utilisation d'outils d'informatiques pour recueillir des informations concernant l'écologie d'espèces animales. L'objectif de départ était d'assembler des algorithmes capables de traiter des enregistrements acoustiques et de détecter, lister et dénombrer les sons éventuellement présents d'insectes, amphibiens et oiseaux. Pour ce faire nous avons testé de manière non exhaustive différents classifieurs et descripteurs de signal audio9 pour (première partie) organiser et participer à trois concours internationaux de reconnaissance automatique de sons d'animaux et (seconde partie) construire un outil de suivi d'abondance de deux espèces d'oiseaux marins pélagiques sur l'île de la Réunion. La première moitié de la thèse (chapitre 7) a été dédiée à la construction et au test de modèles de reconnaissance multi-classes (92 espèces animales : 82 espèces d'oiseaux (dont 66 passériformes), 9 espèces d'insectes, et 1 espèce d'amphibien, Pelophylax kl. grafi). La seconde moitié de la thèse (chapitre 8) s'est concentrée sur la construction de détecteurs de cris de deux espèces d'oiseaux protégées dont les colonies sont particulièrement difficiles d'accès et menacées par le développement et les éclairages urbains : Le Pétrel de Barau (Pterodroma baraui, endémique de la Réunion et en danger d'extinction depuis 2008 d'après l'UICN) et le Puffin tropical (Puffinus bailloni).
- Birds
- Automatic detector
- Algorithm
- Automatic recognition
- Phenology
- Ecology
- Colonies
- Automatic recorder
- Arus
- Sap
mots clés
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Titre traduit
Automatic recognition of birds and insects sounds
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Résumé
The present manuscript deals with computer science applied to ecology. The main objective was to assembly algorithms able to analyse acoustic recordings and automatically detect, list and count sounds of insects, amphibiansand birds. We tested a non exhaustive list of audio features and classifiers to (first part) organize and participate to three international challenges of automatic regnotion of animal's sounds and (second part) build a automatic and passive acoustic monitoring of two species of pelagic seabirds on the Reunion island.
