Etat de l’art des méthodes d’analyse monohydrophone en bioacoustique

Utilisation de capteurs :

    Récemment, nous avons vu se développer des modules électroniques étanches embarquant plusieurs capteurs qu’il est possible de poser sur le cétacé. Ces appareils enregistrent la position Argos et/ou GSM, la température, la pression, les acélérations dans les 3 axes et la rotation (cellule inertielle), les émissions sonores, parfois même la salinité et la luminosité. Ces modules sont très intéressants pour étudier les espèces qui passent la majorité de leur temps à grande profondeur, et qui sont don difficilement observables. On peut ainsi recréer, a posteriori, leurs plongées et leurs activités durant leurs plongées. Ces modules électroniques sont encore en développement à l’heure actuelle, avec l’ajout de plus en plus de capteurs, de meilleures performances en termes d’autonomie et de stockage de l’information. Quelques constructeurs leaders proposent des solutions prêtes à l’emploi (“Argos tag”, “DTag”, “A cousonde”). L’in convénient est qu’il s’agit d’une technique invasive (faiblement lorsque le module est ventousé et fortement lorsqu’il est acroché par des hameçons), générant probablement un stress chez l’animal. Il est également difficile à déployer sur les individus, certaines espèces étant peu coopératives et les conditions de mer doivent être particulièrement calmes. Nous pouvons citer d’autre difficultés comme l’identication des individus sur lesquels on veut déployer la sonde et la recherche ensuite du matériel lorsque les données ne sont pas transmises à distance (par exemple via une connection Argos). Ces balises peuvent rester de quelques heures à plusieurs jours voire plusieurs semaines fixées à l’animal. La durée dépend du système d’acroche et de la qualité de la méthode de déploiement. Enfin, il s’agit de données dé rivant un individu, il est alors risqué de généraliser les résultats à l’espèce ou à un groupe d’individus. Ce i étant dit, es techniques, déployées en même temps sur plusieurs individus ou de façon répétitive d’une année sur l’autre, ocrent la possibilité d’avoir finalement un nombre critique de données représentatives de plusieurs individus, voire de suivre des individus sur de très grandes échelles, par exemple, suivre les baleines à bosse sur une partie de leurs routes migratoires, représentant plusieurs milliers de kilomètres. Les collectes d’informations sur le positionnement relatif de l’animal permettent d’analyser le comportement moteur des animaux et d’en déduire des relations entre le mouvement de l’animal et le coût énergétique.

La classifiation

   Après l’étape de détection, il peut s’avérer intéressant de déterminer l’origine des sons détectés et de les affecter à une lasse. Les objectifs sont multiples : déterminer l’espèce, différencier des individus au sein d’une même espèce ou observer l’évolution dans le temps des chants ou ris. Les problèmes de classiffication posent la question de la représentation des données (signal ou des cripteurs). En effet, il s’agit de pro jeter le signal dans un espa e qui permette de diffiérencier les lasses voulues. La plupart des méthodes s’appuie sur elles développées pour les sciences computationnelles historiquement confrontées à es questions. Les méthodes sont dites supervisées lorsque le nombre de lasses est fixé, les données clabélisées et que l’on utilise un ensemble d’apriori sur les objets à classiffier. Ce type de méthode nécessite une étape d’apprentissage sur une base de données labélisées. Les méthodes dites non supervisées vont réer automatiquement des lasses en fonction du degré de diffiérence entre les formes à classiffier. L’extraction de des cripteur peut être opérée dans le domaine temporel (durée, énergie, variance, moment d’ordre supérieur…) [Jin 01℄ mais demeure fortement sensible au niveau de bruit. Pour traiter les signaux de étacés, les méthodes les plus usuelles sont basées sur des représentations fréquentielles (transformée de Fourier). Pour diffiérencier les types de li s émis par le Grand Dauphin, Houser mesurent la position des pics principaux dans le spectre [Houser 99℄. Gillespie propose de combiner des cripteurs temporels et fréquentiels pour lasser des signaux de mysticètes [Gillespie 04℄. Par ailleurs, d’autres types de représentation ont été investigués comme les transformées en ondelettes et les coeffiients des paquets d’ondelettes pouvant être de bons candidats pour les classiffieurs de transitoires [Learned 92℄. D’autres auteurs [Hussain 01℄ s’intéressent à l’analyse des composantes principales (PCA). Dans [Lopatka 07℄, l’auteur propose une méthode statistique pour la classiffiation de li s d’odontocètes basée sur l’identiffiation par mise en correspondance. Des caractéristiques sont extraites des signaux via une représentation orthogonale de Schur temps variant. Plusieurs méthodes de classiffications dédiées à la bioacoustique sont présentées dans [Glotin 13b, Glotin 13d℄. Enfin, l’emploi d’en odeurs neuronaux permet de bonnes classiffiations sur les signaux stationnaires, comme le démontre le récentcarticle issue de mon équipe DYNI [Halkias 13℄.

Développement de méthodes mono-hydrophone et perspectives en passage à l’échelle

   La majorité des études est souvent ee tuée par le biais de réseaux d’hydrophones. Même si ces méthodes sont souvent employées avec succès sur les mysticètes [Martin 11℄ et codontocètes [Nosal 07, Giraudet 06b℄ avec un haut niveau de précision, elles- i nécessitent l’utilisation de matériel lourd et coûteux. Le nombre d’hydrophones à déployer et contrôler pour ouvrir des zones étendues comme le sancrtuaire PELAGOS (AMP en Méditérranée), est très important. Cependant, l’utilisation d’un unique hydrophone mobile, bon marché et rapide à déployer,pourrait satisfaire certaines applications qui ne nécessitent pas une telle précision. Les points d’écoute mobiles, les systèmes anti-collision, ne requièrent qu’une estimation de la distance source-récepteur. Or, une grande quantité d’information est contenue dans un enregistrement mono-voie : 1) L’information nécessaire à la détection et à la classiffiation. 2) L’information sur la distance de propagation source-récepteur et les angles de positions de l’animal au travers des pertes d’énergie et de la déformation du signal. L’analyse mono- capteur pourrait don aussi constituer un moyen d’étude du comportement et aider à réaliser l’estimation de distance requise dans les problèmes d’estimation de densité de population. Par leur simplicité d’installation et leur faible coût, les dispositifs mono capteurs rendent possible la multipli cation des points de mesure sur l’ensemble d’une zone géographique. L’ajout de capacités de transmission en temps réel coherent de véritables perspectives de passage à l’échelle pour le suivi des cétacés. De plus, la mise sur le marché de systèmes de mono- capteurs pour le grand publié à travers les “smartphones” par exemple constitue une ressource importante favorisant le dévelopement de la science participative et qui permetra le passage à l’échelle d’études en tous genres. Il existe déjà plusieurs travaux fructueux. En 2010, l’étude sur les baleines bleues Arctiques [Samaran 10℄ est basée sur une estimation de distance mono- capteur. Il s’agit de retrancher le niveau reçu à un niveau à la source théorique fixe et de relier cette quantité à la distance de propagation par le biais d’un modèle de propagation adéquate. Cette méthode fonctionne particulièrement dans le cadre des baleines bleues dont les vocalises sont particulièrement stéréotypées. Pour la plupart des espèces, la variabilité des émissions sonores, rend cette méthode inutilisable. Dans les travaux [Laplan he 05, Nosal 06, Josso 10℄, les auteurs développent des méthodes visant à utiliser la cohérence spatio-temporelle des différents trajets acoustiques et recréent ainsi un réseau d’hydrophones virtuels.

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Table des matières

Partie I Introduction générale 
Introduction
Chapitre 1 Objectifs de la thèse
1.1 L’intérêt de l’acoustique passive pour l’observation des cétacés
1.2 Le contexte de l’acoustique passive
1.3 Les types de signaux émis par les cétacés : dualité signaux transitoires vs voisements
1.4 Les principales problématiques
1.4.1 La détection
1.4.2 La classiffication
1.4.3 La localisation de la source
1.4.4 L’estimation de densité de population
1.5 Les limites actuelles
1.6 Développement de méthodes mono-hydrophone et perspectives en passage à l’échelle
1.7 Conclusion
Chapitre 2 Etat de l’art des méthodes d’analyse monohydrophone en bioacoustique
2.1 Moyens utilisés pour la réalisation de mesures acoustiques passives
2.2 Rappels d’acoustique sous-marine générale
2.2.1 Equations fondamentales
2.2.2 Atténuation
2.3 A propos de la détection
2.4 Estimation de distance source-récepteur
2.4.1 Concept des hydrophones virtuels
2.4.2 Equation du sonar passif
2.5 Extraction des caractéristiques sonores des cétacés
2.5.1 Sur les transitoires : exemple sur les achalots
2.5.2 Sur les voisements : exemple des unités sonores de baleines à bosse
2.6 Conclusion
Partie II Contributions 
Chapitre 3 Proposition d’un modèle d’estimation mono-récepteur de distance de source transitoire
3.1 Base théorique
3.2 Représentation de l’estimateur distance ISAT et paramètres importants
3.3 Architecture et mise oeuvre de l’estimation ISAT
3.3.1 De l’échelle d’un li à l’échelle d’un pulse
3.3.2 Dans le domaine fréquentiel
3.3.3 Estimations de distance ISAT pour un choix de bandes fixe
3.3.4 Adaptation à l’ensemble du domaine spectral par multi- combinaisons de bandes
3.3.5 Filtrage des estimations sur des fenêtres d’observations de courtes durées
3.3.6 Détermination des combinaisons de bandes optimales à partir de la vérité terrain
3.3.7 Sélection des combinaisons de bandes en conditions réelles
3.4 Conclusion
Chapitre 4 Prédiction de distance par réseau de neurones
4.1 Rappels sur les perceptrons multicouches
4.1.1 Le perceptron
4.1.2 Règle d’apprentissage du perceptron
4.1.3 Le perceptron multi-couches
4.2 Définition des modèles
4.3 Conclusion
Chapitre 5 Modèle de codage par cimonieux de signaux stationnaires sous-marins
5.1 Obcjectifs
5.2 Représentation cepstrale
5.3 Codage par cimonieux
5.4 Corrélation MFCC/ codes par cimonieux
5.5 Estimation de la complexité du dictionnaire
5.6 Mesure de divergence des odes d’une année sur l’autre
5.7 Conclusion
Chapitre 6 Installations, mesures et matériel disponibles pour valider les modèles
6.1 Chaîne d’acquisition
6.2 Systèmes et données monocapteur
6.2.1 Dispositif autonome monocapteur Gualiba
6.2.2 Enregistrements et base de données DECAV au PNPC/PELAGOS
6.2.3 Installation et enregistrements BOMBYX au sud du PNPC (sanctuaire PELAGOS)
6.2.4 Enregistrements de chants de baleine à bosse à Madagascar
6.2.5 Enregistrements et base de données “St Pierre et Miquelon” SPM
6.3 Systèmes multicapteurs
6.3.1 Dispositif autonome multicapteurs BAOBAB
6.3.2 Base de données “Bahamas”
6.4 Conclusion
Partie III Validations expérimentales et discussions 
Chapitre 7 Validation des modèles de prédiction de distance sur signaux transitoires de cachalot
7.1 Estimation de la distance radiale par le modèle ISAT
7.1.1 Optimisation des hyper-paramètres P et Nbest
7.1.2 Estimation de la distance de propagation ISAT sur le jeu de données de test
7.1.3 Information mutuelle entre les rapports de bandes d’énergie et la distance source-récepteur
7.1.4 Sélection des combinaisons de bandes de fréquence basée sur l’Information Mutuelle
7.2 Estimation de distance par régressions LER, ISAR et ISARH
7.2.1 Choix des ensembles d’apprentissage, de test et de développement
7.2.2 Optimisation des Hyper-paramètres
7.2.3 Prédiction de distance pour un mélange train/test uniforme
7.2.4 Prédiction de distance pour un mélange train/test dissocié dans le temps
7.2.5 Erreur et précision des prédi tions ISAT, LER, ISAR et ISARH
7.2.6 Modèle de fusion entre ISAT et ISAR
7.3 Test du modèle de fusion ISAT/ISAR sur le jeu de données Bahamas set B
7.3.1 Estimations de distance dans le temps
7.3.2 Traitement des prédictions par bi-histogrammes temps/distance
7.3.3 Répartition des prédictions
7.4 Résultats préliminaires sur les données issues du protocole DECAV
7.4.1 Estimations de distance dans le temps
7.4.2 Traitement des prédictions par bi-histogrammes temps/distance
7.4.3 Répartition des prédictions
7.4.4 Synthèse des résultats sur les données DECAV en présence d’un seul cachalot
7.4.5 Synthèse des résultats sur les données DECAV en présence de plusieurs cachalots
7.5 Résultats préliminaires sur un extrait des données BOMBYX
7.6 Conclusion
Chapitre 8 Application du codage par cimonieux sur des signaux stationnaires de baleine à bosse
8.1 Conditionnement des des cripteurs
8.2 Apprentissage du dictionnaire
8.3 Extraction des codes de chant
8.4 L’évolution des codes de chant
8.5 Discussion
8.6 Conclusion
Partie IV Discussion et perspectives
Chapitre 9 Synthèse, perspetives et conlusion générale
9.1 Disussion sur l’estimation de distan e sur les signaux transitoires
9.2 Disussion sur le odage par imonieux de voisements
9.3 Conlusion générale
Glossaire
Bibliographie

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