First application of acoustic automated bird species identification in the Balearic Islands

• Iván Cortés ^[1] ; Álvaro Jamin
  1. [1] Universitat de les Illes Balears

     Universitat de les Illes Balears

     Palma de Mallorca, España

     
• Localización: VII Jornades de Medi Ambient de les Illes Balears: Ponències i resums / coord. por Guillem Xavier Pons Buades, Laura del Valle Villalonga, Damià Vicens Xamena, Samuel Pinya Fernández, Miquel McMinn Grivé, Francesc Pomar Bauzà, Vol. 2, 2018 (VII Jornades de Medi Ambient de les Illes Balears), ISBN 978-84-09-06632-2, págs. 432-435
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Primera utilització de mètodes automàtics d’indentificació acústica d’aus a les Illes Balears
• Enlaces
  • Texto Completo Libro (pdf)
• Resumen
  • català

    Tradicionalment els estudis d’aus es duen a terme mitjançant determinació i comptatjes de manera visuals, depenent en gran mesura de l’observador i de ses condicions climàtiques. En els darres anys, la nova tendència és desenvolupar mètodes de determinació automàtica d’espècies d’aus mitjançant gravacions d'àudio. Emperò, a les Illes Balears aquestes metodologies no han estat aplicades mai. Per aquesta raó, l’objectiu del present estudi fou desenvolupar una metodologia capaç de determinar espècies d’aus presents a la Universitat de les Illes Balears mitjançant audios. Es varen realitzar mostrejos de cants d’Octubre a Març a fi de crear una base de dades de cants que es va complementar amb audios del SEO Birdlife, basada en el llistat d’aus realitzat pel GOB. Cadascuna de les gravacions va ser tallada en els cants de les diferents aus i a la vegada cada cant en les seves respectives síl·labes. Posteriorment, les gravacions obtingudes en quatre mostrejos varen ser processades per determinar les espècies presents amb el software Raven Pro, i a la vegada varen ser determinades per un expert, a fi d’avaluar l’eficàcia de la metodologia.. Percentatges d’encert del 34% varen ser obtinguts mitjançant el dos possibles mètodes de correlació, A més, el percentatge d’encert va incrementar amb les sortides. Atenent als resultats es pot concloure que s’han de dur a terme més mostrejos per incrementar l'eficàcia de la metodologia. Emperò, encara que l’efectivitat no és lo suficientment elevada per ser un mètode fiable, si es útil com a complement per a la determinació d’espècies de difícil determinació visual. A més, es sugereix la implementació de mètodes semiatuomàtics, en els que les gravacions son recollides al camp i procesades de manera automàtica pel sofware i finalment avaluades per un expert.

  • English

    Traditionally, birds studies have been carried out by visual determination counting, which depends on the observer and climatic conditions. In recent times, the new trend is to develop automatic methods to determine birds species by audio recordings. However, in the Balearic Islands these new methodologies have never been applied. For this reason, the objective of this study was to develop and test a methodology capable of determining birds species of the University of the Balearic Islands by their calls. Acoustic samples were conducted from March to May to create a database based on the list of birds species from the Grupo Balear D’Ornitologia and audios provided by SEO BirdLife. Each database audio was cut into different bird calls and then syllables in each call were identified. Later, recordings obtained in four sampling sessions were processed, in order to be compared with the database audios using Raven Pro software and with an expert determination to assess the efficacy. An effectiveness of 34% was obtained in automated determination by both correlation methods. Moreover, in each session conducted, the number of matches increased. According to these results, we concluded that this method needs more research to be conducted on database construction to achieve more efficient results. Although this effectiveness is not high enough to be a reliable method, it is useful as a complement, as can be identifying morphologically similar species. We suggest using semi-automatic acoustic methods, in which samples are recorded and identified automatically by the software but then processed by an expert in the final step.