Segmentation temps-fréquence statistique : Analyse de la répartition spatiale des détections sur spectrogramme N fois seuillé

National audienceL'estimation de pistes temps-fréquence est classiquement réalisation par association de détections dans le plan temps-fréquence et ainsi se heurte au compromis " fausse détections/ détections manquées " lors de la détection des pics d'énergie. Nous proposons une méthode reposant sur un double test d'hypothèse binaire à probabilités de fausses alarmes constantes. Le premier test se concentre sur les pics d'énergie dans le spectrogramme, le second analyse la répartition spatiale des fausses détections dans le plan. Une approche à seuillage multiple permet de gagner en robustesse. La méthode est illustrée sur données de dauphins communs

Détection statistique temps-fréquence dans un contexte acoustique à faible RSB

National audience– Ce travail aborde la détection statistique à partir du spectrogramme de signaux non-stationnaires multi-composantes dans des en-vironnements où le rapport signal sur bruit (RSB) est faible. Un double test d'hypothèses binaires est formulé. Le premier test correspond à un détecteur d'énergie appliqué à l'échelle du pixel temps-fréquence (TF). Pour atteindre une bonne probabilité de détection à faible RSB, ce test doit cependant accepter de nombreuses fausses alarmes. Afin de réduire ce nombre de fausses alarmes et ainsi améliorer les performances globales de détection, un second test est proposé. Ce test considère la densité de détection sur des régions TF. Sous l'hypothèse "bruit seul", nous montrons que cette densité de détection suit une loi binomiale corrélée du fait de la redondance du spectrogramme. Afin d'estimer cette loi et résoudre le second test, une méthode numérique utilisant des spectrogrammes assistants est introduite. Pour un point de fonctionnement du détecteur (Pd,Pfa), l'ajout du second test permet de réduire le RSB de 6 dB, au prix d'une perte de résolution TF. La méthode est illustrée avec succès sur des signaux réels d'acoustique passive. Abstract – This work deals with the statistical detection of multicomponent non-stationary signals at low signal-to-noise ratio using the spectrogram. A double binary hypothesis test (BHT) framework is proposed. The first BHT is a classical time-frequency (TF) energy detector, the positives of which are composed of true detections as well as false alarms. So as to discriminate between those two kinds of positives, a second BHT is proposed based on the density of detection in the TF regions of the spectrogram. A high-density of detections is synonymous with the presence of signal, while a low density of detections is more likely due to false alarms. The Neyman-Pearson detection criterion is used for both of the BHTs. According to the redundancy of the spectrogram, the density of detection under the null hypothesis is distributed as a correlated binomial variable. We introduce the assistant spectrograms to numerically estimate this distribution and solve the second BHT. The method is illustrated with real-world signals from a passive acoustic context

Inversion géoacoustique passive en milieux petits fonds à partir de signaux représentatifs des émissions de cétacés

International audienceCet article présente un procédé d'inversion géoacoustique passif à partir de signaux représentatifs de vocalises de mammifères marins et d'un unique hydrophone en milieux petits fonds. Notre méthode utilise au mieux la propagation en multitrajets des vocalises et leur signature temps-fréquence pour extraire un observable permettant d'estimer par inversion les propriétés du fond marin. Il s'applique aux vocalises présentant au moins trois trajets résolus (direct, fond, surface) ce qui implique une portée d'environ 300 m autour de l'hydrophone pour des hauteurs d'eau de 100 m. A partir d'outils temps fréquence, chaque émission est localisée et permet d'estimer le couple (rasance, coefficient de réflexion) lui correspondant. Le cumul d'un ensemble d'émissions permet de mesurer une courbe du coefficient de réflexion en fonction des angles de rasance. Cette donnée alimente un algorithme d'inversion géoacoustique mis en oeuvre à travers un algorithme génétique. Dans cet article, nous détaillons la théorie de la méthode et nous étudions ses performances. Nous démontrons la validité de la méthode sur des signaux génériques réels émis par une source contrôlée dans le Golfe du Lion (rampes de fréquences de 1 kHz à 2 kHz de durée 10 ms). Ces données permettent de valider la méthode sur des signaux aux caractéristiques très proches de celles de vocalises de mysticètes (baleines à bosse par exemple). Le cas des sifflements de delphinidés (ex : dauphins communs), plus hauts en fréquence, est également abordé

Détection robuste de signaux acoustiques de mammifères marins

The oceans experience heavy anthropogenic pressure due to overfishing, physico-chemical pollution, and noise radiated by industrial and military activities. This work focuses on the use of passive acoustic monitoring of the oceans, as a tool to understand the impact of radiated noise on marine ecosystems, and particularly on marine mammals. This work tackles the task of detection of acoustical signals of marine mammals using the spectrogram. This task is uneasy for two reasons : 1. the ocean noise structure is complex (non-stationary and colored) and 2. the signals of interest are unknown and also shows a complex structure (non-stationary narrow band and/or impulsive). The problem therefore must be solved locally without making a priori hypothesis on the signal. Statistical detectors only based on the local analysis of the noise spectrogram coefficients are available, making them suitable for this problem. However, these detectors suffer two disadvantages : 1. the trade-offs false alarm probability/ detection probability that are available for low signal tonoise ratio are not satisfactory and 2. the separation between narrow-band and impulsive signals is not possible. This work brings some answers to these problems.The main contribution of this work is to formulate a binary hypothesis test taking explicitly in account the spatial organization of time-frequency peaks. We introduce the False Alarm Density Analysis (FADA) framework that efficiently discriminates time-frequency regions hosting signal from the ones hosting noise only. In particular the number of false alarms in regions of the binary spectrogram is first modeled by a binomial distribution, and then by a correlated binomial distribution to take in account the spectrogram redundancy. The binary hypothesis test is solved using a Neyman-Pearson criterion.We demonstrate the relevance of this approach on simulated data and validate the FADA detector on a wide variety of real signals. In particular we show the capability of the proposed method to efficiently detect signals in highly impulsive environment.Les océans subissent des pressions d'origine anthropique particulièrement fortes comme la surpêche, la pollution physico-chimique, et le bruit rayonné par les activités industrielles et militaires. Cette thèse se place dans un contexte de compréhension de l'impact du bruit rayonné dans les océans sur les mammifères marins. L'acoustique passive joue donc un rôle fondamental dans ce problème. Ce travail aborde la tâche de détection de signatures acoustiques de mammifères marins dans le spectrogramme. Cette tâche est difficile pour deux raisons : 1. le bruit océanique a une structure complexe (non-stationnaire, coloré), 2. les signaux de mammifères marins sont inconnus et possèdent eux aussi une structure complexe (non-stationnaires bande étroite et/ou impulsionnels). Le problème doit donc être résolu de manière locale en temps-fréquence, et ne pas faire d'hypothèse a priori sur le signal. Des détecteurs statistiques basés uniquement sur la connaissance des statistiques du bruit dans le spectrogramme existent, mais souffrent deux lacunes : 1. leurs performances en terme de probabilité de fausse alarme/ probabilité de détection se dégradent fortement à faible rapport signal à bruit, et 2. ils ne sont pas capables de séparer les signaux à bande étroite des signaux impulsionnels. Ce travail apporte des pistes de réflexion sur ces problèmes.L'originalité de ce travail de thèse repose dans la formulation d'un test d'hypothèse binaire prenant explicitement en compte l'organisation spatiale des pics temps-fréquence. Nous introduisons une méthode d'Analyse de la Densité des Fausses Alarmes (FADA) qui permet de discriminer les régions temps-fréquence abritant le signal de celles n'abritant que du bruit. Plus précisément,le nombre de fausses alarmes dans une région du plan est d'abord modélisé par une loi binomiale, puis par une loi binomiale corrélée, afin de prendre en considération la redondance du spectrogramme. Le test d'hypothèse binaire est résolu par une approche de Neyman-Pearson. Nous démontrons numériquement la pertinence de cette approche et nous la validons sur données réelles de mammifères marins disposant d'une grande variété de signaux et de conditions de bruit. En particulier, nous illustrons la capacité de FADA à discriminer efficacement le signal du bruit en milieu fortement impulsionnel

Robust detection of the acoustic signals of marine mammals

Les océans subissent des pressions d'origine anthropique particulièrement fortes comme la surpêche, la pollution physico-chimique, et le bruit rayonné par les activités industrielles et militaires. Cette thèse se place dans un contexte de compréhension de l'impact du bruit rayonné dans les océans sur les mammifères marins. L'acoustique passive joue donc un rôle fondamental dans ce problème. Ce travail aborde la tâche de détection de signatures acoustiques de mammifères marins dans le spectrogramme. Cette tâche est difficile pour deux raisons : 1. le bruit océanique a une structure complexe (non-stationnaire, coloré), 2. les signaux de mammifères marins sont inconnus et possèdent eux aussi une structure complexe (non-stationnaires bande étroite et/ou impulsionnels). Le problème doit donc être résolu de manière locale en temps-fréquence, et ne pas faire d'hypothèse a priori sur le signal. Des détecteurs statistiques basés uniquement sur la connaissance des statistiques du bruit dans le spectrogramme existent, mais souffrent deux lacunes : 1. leurs performances en terme de probabilité de fausse alarme/ probabilité de détection se dégradent fortement à faible rapport signal à bruit, et 2. ils ne sont pas capables de séparer les signaux à bande étroite des signaux impulsionnels. Ce travail apporte des pistes de réflexion sur ces problèmes.L'originalité de ce travail de thèse repose dans la formulation d'un test d'hypothèse binaire prenant explicitement en compte l'organisation spatiale des pics temps-fréquence. Nous introduisons une méthode d'Analyse de la Densité des Fausses Alarmes (FADA) qui permet de discriminer les régions temps-fréquence abritant le signal de celles n'abritant que du bruit. Plus précisément,le nombre de fausses alarmes dans une région du plan est d'abord modélisé par une loi binomiale, puis par une loi binomiale corrélée, afin de prendre en considération la redondance du spectrogramme. Le test d'hypothèse binaire est résolu par une approche de Neyman-Pearson. Nous démontrons numériquement la pertinence de cette approche et nous la validons sur données réelles de mammifères marins disposant d'une grande variété de signaux et de conditions de bruit. En particulier, nous illustrons la capacité de FADA à discriminer efficacement le signal du bruit en milieu fortement impulsionnel.The oceans experience heavy anthropogenic pressure due to overfishing, physico-chemical pollution, and noise radiated by industrial and military activities. This work focuses on the use of passive acoustic monitoring of the oceans, as a tool to understand the impact of radiated noise on marine ecosystems, and particularly on marine mammals. This work tackles the task of detection of acoustical signals of marine mammals using the spectrogram. This task is uneasy for two reasons : 1. the ocean noise structure is complex (non-stationary and colored) and 2. the signals of interest are unknown and also shows a complex structure (non-stationary narrow band and/or impulsive). The problem therefore must be solved locally without making a priori hypothesis on the signal. Statistical detectors only based on the local analysis of the noise spectrogram coefficients are available, making them suitable for this problem. However, these detectors suffer two disadvantages : 1. the trade-offs false alarm probability/ detection probability that are available for low signal tonoise ratio are not satisfactory and 2. the separation between narrow-band and impulsive signals is not possible. This work brings some answers to these problems.The main contribution of this work is to formulate a binary hypothesis test taking explicitly in account the spatial organization of time-frequency peaks. We introduce the False Alarm Density Analysis (FADA) framework that efficiently discriminates time-frequency regions hosting signal from the ones hosting noise only. In particular the number of false alarms in regions of the binary spectrogram is first modeled by a binomial distribution, and then by a correlated binomial distribution to take in account the spectrogram redundancy. The binary hypothesis test is solved using a Neyman-Pearson criterion.We demonstrate the relevance of this approach on simulated data and validate the FADA detector on a wide variety of real signals. In particular we show the capability of the proposed method to efficiently detect signals in highly impulsive environment

Time-frequency tracking using multi-window local phase analysis

International audienc

Segmentation temps-fréquence statistique : Analyse de la répartition spatiale des détections sur spectrogramme N fois seuillé

National audienceL'estimation de pistes temps-fréquence est classiquement réalisation par association de détections dans le plan temps-fréquence et ainsi se heurte au compromis " fausse détections/ détections manquées " lors de la détection des pics d'énergie. Nous proposons une méthode reposant sur un double test d'hypothèse binaire à probabilités de fausses alarmes constantes. Le premier test se concentre sur les pics d'énergie dans le spectrogramme, le second analyse la répartition spatiale des fausses détections dans le plan. Une approche à seuillage multiple permet de gagner en robustesse. La méthode est illustrée sur données de dauphins communs

Neyman-Pearson detection of underwater bioacoustic signals

International audienceThe use of passive acoustic for the classification, localization, and density estimation of populations of marine mammals is a current area of interest. It is a cheap and an efficient alternative to visual surveys. However, the lack of an efficient automatic detector for unknown marine mammal calls greatly undermines the feasibility of those tasks, especially when dealing with species showing a great variability of calls. This study adds one more step toward the fully automatic detection of unknown bioacoustic signals in impulsive, non-stationary, and colored ocean noise. The detection procedure is a two-steps fully statistical method solely based on the knowledge of the background noise in the spectrogram. The first step models the noise power as a chi-squared distribution, which parameter is estimated. The signal is then detected using a Neyman-Pearson approach, providing a binary spectrogram that contains false and true detections. The second step removes a significant amount of false detections from the binary spectrogram. The time-frequency distribution of false detections is fitted with a correlated binomial distribution, which is used to discriminate patches of detections (signal) from uniformly distributed detections (false alarms). Examples showing the applicability of this method on several real underwater sounds are presented

A new scheme to estimate the nature of superficial sediment with dolphin whistles

International audienceThree sessions of acoustics records were performed by our own in 2009 and 2010 in Bay of Biscay and Ushant area. Autonomous recorders AURAL from Multi Electronique Inc. (http://www.multi-electronique.com/) were moored in shallow water (depth ~ 130 m) at a 85 m depth to acquire sounds at a 32672 Hz sampling rate and with a 16 bit resolution. An exhaustive exploration of these data with a home-made whistles detector indicates that the 2009‟s records present many 2-hours patches filled with whistles from common or bottlenose dolphins whereas the 2010‟s records present only four 2-hour patches filled with whistles from Risso dolphins or pilot whales. A rapid inspection of ambient noise level and whistles source level reveals a detection range of 1 kilometer for the whistles. This range together with water depth create a multipath structure resolved by a spectrogram representation. As a first contribution of the communication, an inversion scheme to exploit this chorus of whistles is proposed to estimate the superficial sediment nature. A first part of our inversion scheme exploits one whistle a) to estimate the position of the emitter thanks to multipath (direct, bottom reflected, surface reflected) relative times of arrival, b) to estimate the elevation angle of bottom reflected path, c) to estimate relative strength between bottom reflected and direct paths and then d) to estimate a set {elevation angle, coefficient of reflexion} for this whistle. A second part of our inversion scheme consists in stacking the sets {elevation angle, coefficient of reflexion} obtained for many whistles to build the reflective properties of the bottom and to estimate a bottom structure that fits well with the measurements. The second contribution of the communication is to investigate and present the features of the whistles (level, directivity, bandwidth, frequency modulation law) and ambient noise (spectrum level) that conditioned the performance of our inversion scheme. The communication will ended by an attempt to apply our inversion scheme on the bay of Biscay and Ushant data

Automated segmentation of linear time-frequency representations of marine-mammal sounds

International audienceMany marine mammals produce highly nonlinear frequency modulations. Determining the time-frequency support of these sounds offers various applications, which include recognition, localization, and density estimation. This study introduces a low parameterized automated spectrogram segmentation method that is based on a theoretical probabilistic framework. In the first step, the background noise in the spectrogram is fitted with a Chi-squared distribution and thresholded using a Neyman-Pearson approach. In the second step, the number of false detections in time-frequency regions is modeled as a binomial distribution, and then through a Neyman-Pearson strategy, the time-frequency bins are gathered into regions of interest. The proposed method is validated on real data of large sequences of whistles from common dolphins, collected in the Bay of Biscay (France). The proposed method is also compared with two alternative approaches: the first is smoothing and thresholding of the spectrogram; the second is thresholding of the spectrogram followed by the use of morphological operators to gather the time-frequency bins and to remove false positives. This method is shown to increase the probability of detection for the same probability of false alarm