Využití bioakustických přístupů pro studium interakcí druhů a druhové bohatosti ptačích společenstev

Ptačí zpěv je jedním z nejvíce fascinujících nástrojů komunikace v živočišné říši, ať už je používán k přilákání partnerů nebo k obraně teritorií. Ve své disertační práci dokládám, že můžeme úspěšně studovat roli ptačího zpěvu v teritoriálním chování, jeho sezónní variabilitu, a nakonec i jeho roli v evolučních procesech díky moderním bioakustickým a ekoakustickým přístupům. Kombinací bioakustického přístupu s molekulárními analýzami demonstruji, že v modelovém systému dvou blízce příbuzných druhů pěvců je heterospecifická konvergence zpěvů v jejich sekundární kontaktní zóně založena na kulturním přenosu, a nikoli na mezidruhové hybridizaci a/nebo genové introgresi. Moje disertační práce dále zasahuje do tropického pásma, které se ve srovnání s pásmem mírným obecně vyznačuje méně výraznou sezónností prostředí. Studium potenciální sezonality ve zpěvní aktivitě a podílu vokalizujících druhů ptáků v tropech proto vyžaduje celoroční monitorování, což je možné i díky recentnímu vývoji automatických nahrávacích zařízení (ARU). Nejdříve se nám podařilo potvrdit, že použití nahrávek z ARU poskytuje ve specifických podmínkách prostředí tropického lesa velmi podobné odhady skladby společenstva, druhové bohatosti a početnosti jako tradiční terénní metody bodového sčítání. To mi umožnilo na Kamerunské hoře...Birdsong is one of the most fascinating communication tools in the animal kingdom, whether it is used for attracting a mate or in territory defense. In my dissertation, I present evidence that we can successfully study the role of birdsong in territorial behaviour, its seasonal variability, and ultimately its role in evolutionary processes thanks to modern bioacoustic and ecoacoustic approaches. By combining the bioacoustic approach with molecular analyses, I demonstrate that in the model system of two closely related passerine species, the heterospecific song convergence in their secondary contact zone is based on cultural transmission, and not on interspecific hybridisation and/or gene introgression. My dissertation further extends into the tropical zone, which is generally characterized by less pronounced environmental seasonality compared to the temperate zone. The study of potential seasonality in singing activity and the proportion of vocalizing species in this zone therefore requires year-round monitoring, which is possible thanks to the quite recent development of automated recording units (ARU). First, we confirmed that using ARU provides very similar estimates of community composition, species richness, and abundance to traditional field methods (point counts) in the specific conditions...Department of EcologyKatedra ekologieFaculty of SciencePřírodovědecká fakult

Dissimilarity-based multiple instance classification and dictionary learning for bioacoustic signal recognition

In this thesis, two promising and actively researched fields from pattern recognition (PR) and digital signal processing (DSP) are studied, adapted and applied for the automated recognition of bioacoustic signals: (i) learning from weakly-labeled data, and (ii) dictionary-based decomposition. The document begins with an overview of the current methods and techniques applied for the automated recognition of bioacoustic signals, and an analysis of the impact of this technology at global and local scales. This is followed by a detailed description of my research on studying two approaches from the above-mentioned fields, multiple instance learning (MIL) and dictionary learning (DL), as solutions to particular challenges in bioacoustic data analysis. The most relevant contributions and findings of this thesis are the following ones: 1) the proposal of an unsupervised recording segmentation method of audio birdsong recordings that improves species classification with the benefit of an easier implementation since no manual handling of recordings is required; 2) the confirmation that, in the analyzed audio datasets, appropriate dissimilarity measures are those which capture most of the overall differences between bags, such as the modified Hausdorff distance and the mean minimum distance; 3) the adoption of dissimilarity adaptation techniques for the enhancement of dissimilarity-based multiple instance classification, along with the potential further enhancement of the classification performance by building dissimilarity spaces and increasing training set sizes; 4) the proposal of a framework for solving MIL problems by using the one nearest neighbor (1-NN) classifier; 5) a novel convolutive DL method for learning a representative dictionary from a collection of multiple-bird audio recordings; 6) such a DL method is successfully applied to spectrogram denoising and species classification; and, 7) an efficient online version of the DL method that outperforms other state-of-the-art batch and online methods, in both, computational cost and quality of the discovered patternsResumen : En esta tesis se estudian, adaptan y aplican dos prometedoras y activas áreas del reconocimiento de patrones (PR) y procesamiento digital de señales (DSP): (i) aprendizaje débilmente supervisado y (ii) descomposiciones basadas en diccionarios. Inicialmente se hace una revisión de los métodos y técnicas que actualmente se aplican en tareas de reconocimiento automatizado de señales bioacústicas y se describe el impacto de esta tecnología a escalas nacional y global. Posteriormente, la investigación se enfoca en el estudio de dos técnicas de las áreas antes mencionadas, aprendizaje multi-instancia (MIL) y aprendizaje de diccionarios (DL), como soluciones a retos particulares del análisis de datos bioacústicos. Las contribuciones y hallazgos ms relevantes de esta tesis son los siguientes: 1) se propone un método de segmentacin de grabaciones de audio que mejora la clasificación automatizada de especies, el cual es fácil de implementar ya que no necesita información supervisada de entrenamiento; 2) se confirma que, en los conjuntos de datos analizados, las medidas de disimilitudes que capturan las diferencias globales entre bolsas funcionan apropiadamente, tales como la distancia modificada de Hausdorff y la distancia media de los mínimos; 3) la adopción de técnicas de adaptación de disimilitudes para mejorar la clasificación multi-instancia, junto con el incremento potencial del desempeño por medio de la construcción de espacios de disimilitudes y el aumento del tamaño de los conjuntos de entrenamiento; 4) se presenta un esquema para la solución de problemas MIL por medio del clasificador del vecino ms cercano (1-NN); 5) se propone un método novedoso de DL, basado en convoluciones, para el aprendizaje automatizado de un diccionario representativo a partir de un conjunto de grabaciones de audio de múltiples vocalizaciones de aves; 6) dicho mtodo DL se utiliza exitosamente como técnica de reducción de ruido en espectrogramas y clasificación de grabaciones bioacústicas; y 7) un método DL, de procesamiento en línea, que supera otros métodos del estado del arte en costo computacional y calidad de los patrones descubiertosDoctorad