The marine ecosystem is changing at an alarming rate, exhibiting biodiversity loss and the migration of tropical species to temperate basins. Monitoring the underwater environments and their inhabitants is of fundamental importance to understand the evolution of these systems and implement safeguard policies. However, assessing and tracking biodiversity is often a complex task, especially in large and uncontrolled environments, such as the oceans. One of the most popular and effective methods for monitoring marine biodiversity is passive acoustics monitoring (PAM), which employs hydrophones to capture underwater sound. Many aquatic animals produce sounds characteristic of their own species; these signals travel efficiently underwater and can be detected even at great distances. Furthermore, modern technologies are becoming more and more convenient and precise, allowing for very accurate and careful data acquisition. To date, audio captured with PAM devices is frequently manually processed by marine biologists and interpreted with traditional signal processing techniques for the detection of animal vocalizations. This is a challenging task, as PAM recordings are often over long periods of time. Moreover, one of the causes of biodiversity loss is sound pollution; in data obtained from regions with loud anthropic noise, it is hard to separate the artificial from the fish sound manually. Nowadays, machine learning and, in particular, deep learning represents the state of the art for processing audio signals. Specifically, sound separation networks are able to identify and separate human voices and musical instruments. In this work, we show that the same techniques can be successfully used to automatically extract fish vocalizations in PAM recordings, opening up the possibility for biodiversity monitoring at a large scale.


翻译:海洋生态系统正在以惊人的速度变化,显示生物多样性的丧失和热带物种向温带盆地的迁移。监测水下环境及其居民对于了解这些系统的演变和执行保障政策至关重要。然而,评估和跟踪生物多样性往往是一项复杂的任务,特别是在海洋等大型和不受控制的环境中。监测海洋生物多样性的最受欢迎和有效的方法之一是被动声学监测(PAM),它使用水下听音器捕捉水声。许多水生动物产生自己物种的听觉特征;这些信号在水下有效移动,甚至可以在很远的地方探测。此外,现代技术越来越方便和精确,使得能够非常准确和仔细地获取数据。但迄今为止,利用PAM装置捕捉到的音频往往由海洋生物学家手工处理,并用传统的信号处理技术来解释,以探测动物的声学。由于PAM的录音往往持续时间很长。此外,生物多样性丧失的原因之一是听力污染;从有响亮的人类噪音的地区获得的数据,因此很难将鱼类的声学和声学数据与声音分解分开。目前,机器和音乐仪器的声学和音音频记录是用来进行分解的。

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