Se presenta un nuevo método para la detección y caracterización de señales tonales emitidas por cetáceos. Las señales son atuomáticamente detectadas a partir del espectrograma, aisladas mediante un proceso de segmentación basado en regiones, extraídas tras un proceso de resolución de cruces y caracterizadas automáticamente mediante un número fijo de coeficientes derivados de la aplicación de redes neuronales de funciones de base radial. Estos coeficientes pueden ser empelados para una posterior clasificación de las señales basada en sus características. Las presentaciones del método han sido extensivamente evaluadas a partir de señales simuladas y registros de grabaciones en la mar

Bastida Jumilla, María Consuelo

Bueno Crespo, Andrés

García Laencina, Pedro José

Larrey Ruiz, Jorge

Morales Sánchez, Juan

Muñoz Esparza, Patricio

Rodrigo Saura, Francisco Javier

Sancho Gómez, José Luis

Sánchez García, Antonio

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Repositorio Digital de la Universidad Politécnica de Cartagena

Universidad Politécnica de CartagenaE.T.S. de Ingenieŕıa de TelecomunicaciónEspacio-Tele@o n02 (2011)Revista de la ETSIT-UPCTDetección y caracterización automáticas basadas entratamiento digital de imágenes y redes neuronales deseñales tonales emitidas por cetáceosAntonio Sánchez1, F. Javier Rodrigo, Pedro J. Garćıa2,Andrés Bueno3, Patricio Muñoz, Juan Morales2,Jorge Larrey2, Maŕıa Consuelo Bastida2, y José Luis Sancho21. Área Técnica de Estudios Avanzados y Tratamiento Digital de la Señal.Sociedad Anónima de Electrónica Submarina (SAES).2. Departamento de Tecnoloǵıas de la Información y las Comunicaciones.Universidad Politécnica de Cartagena.3. Departamento de Informática de Sistemas.Universidad Católica San Antonio.a.sanchez@electronica-submarina.com;f.rodrigo@electronica-subamarina.com;pedroj.garcia@upct.es; abueno@pdi.ucam.edu;p.mu~noz@electronica-submarina.com; juan.morales@upct.es;jorge.larrey@upct.es; mc.bastida@upct.es; jl.sancho@upct.esProyecto/Grupo de investigación: Grupo de Teoŕıa y Tratamiento de Señal.Ĺıneas de investigación: Procesado Digital de Imágenes Médicas; ReconocimientoEstad́ıstico de Patrones; Procesado de Acústica Submarina.ResumenSe presenta un nuevo método para la detección y caracterización deseñales tonales emitidas por cetáceos. Las señales son automáticamentedetectadas a partir del espectrograma, aisladas mediante un proceso desegmentación basado en regiones, extráıdas tras un proceso de resoluciónde cruces y caracterizadas automáticamente mediante un número fijo decoeficientes derivados de la aplicación de redes neuronales de funciones debase radial. Estos coeficientes pueden ser empleados para una posterior115116 A. Sánchez, F.J. Rodrigo, P. J. Garćıa et al.clasificación de las señales basada en sus caracteŕısticas. Las prestacionesdel método han sido extensivamente evaluadas a partir de señalessimuladas y registros de grabaciones en la mar.1. IntroducciónEn la actualidad existe un interés creciente por la protección de la faunamarina en general, y por las especies de mamı́feros marinos en particular, antelos efectos adversos para su bienestar e incluso para su supervivencia derivadosde diferentes actividades humanas en el entorno marino [1]. El paso previoa su protección es la determinación de la presencia de los animales marinosen una determinada área. En la actualidad se emplean diferentes técnicaspara monitorizar la presencia de mamı́feros marinos. La aproximación clásicaconsiste en su observación visual en la superficie marina, aunque este métodopresenta restricciones significativas derivadas de la necesidad de la presenciade los ańımales en la superficie y cerca de la plataforma de observación yde la existencia de condiciones de luminosidad suficientes. La monitorizaciónacústica no se ve afectada por estas restricciones y permite alcances de detecciónsignificativos. Está restringida a la detección de animales vocalizantes, pero estaes una caracteŕıstica inherente a los mamı́feros marinos que utilizan la acústicapara la comunicación, el establecimiento de relaciones sociales, la navegación yla ecolocalización [1]. Otras técnicas basadas en radar, luz infrarroja e imagentérmica están siendo investigadas en la actualidad para mejorar la detección demamı́feros marinos en la superficie [2].Los cetáceos comprenden las ballenas, los delfines y las marsopas yconstituyen el orden de mamı́feros marinos con el mayor número de especies,totalizando más de 80 [3], y con individuos más vocalizantes. Habitan todoslos mares y océanos del planeta y su repertorio vocal está constituido porseñales pulsadas de corta duración y banda ancha y por señales tonales debanda estrecha, moduladas en frecuencia y con un amplio rango de duraciones[4].El presente art́ıculo se centra en las señales tonales emitidas por los cetáceosy presenta un método automático para su detección y caracterización. Losmétodos automáticos se configuran como un medio efectivo para llevar acabo tareas de monitorización durante prolongados intervalos temporales yreducen de forma significativa las tareas de los operadores humanos. El art́ıculoestá estructurado en cuatro secciones. La primera de ellas es la presenteintroducción. La Sección 2 presenta una descripción del método empleado. LaSección 3 describe los resultados obtenidos de la aplicación del método a señalessimuladas y registros de grabaciones en la mar. En la cuarta y última Secciónse presentan las conclusiones del estudio.Detección y caracterización de cetáceos 1172. Descripción del métodoEl método propuesto cubre las dos primeras etapas de un sistemade reconocimiento de patrones: detección (pre-procesado) y extracción decaracteŕısticas o caracterización. Sus principales etapas se presentan en lasiguiente figura:Figura 1: Diagrama de bloques del método propuesto para la detección ycaracterización automáticas de señales de cetáceos.Se describen a continuación las tareas llevadas a cabo en cada una de estasetapas:Análisis Espectrograma. La etapa inicial lleva a cabo el cálculo delespectrograma de la señal. Una FFT de tamaño 512, ponderada medianteuna ventana Hanning y con un 50 % de solapamiento, proporciona unaresolución adecuada en tiempo (5.33 ms) y frecuencia (375 Hz) parapermitir la detección y caracterización de las señales tonales inmersasen un entorno de ruido enmascarante. A continuacion los datos sonnormalizados en relación al ruido utilizando un estimador estad́ıstico sobreventanas de observación en frecuencia. El siguiente paso es convertir lamatriz resultante en una imagen de intensidad con valores en el rangoentre 0 y 255. El resto de las etapas de la cadena de proceso operan sobreimágenes.Segmentación. Se aplica un proceso de segmentación basado en regiones.Se trata de un méodo que extrae regiones homogéneas a partir deun conjunto de ṕıxeles iniciales que reciben la denominación genéricade ‘semillas’ [5]. Se selecciona un conjunto de semillas para la imagencompleta, basado en la condición de exceder un determinado umbral. Apartir de estos ṕıxeles iniciales, las regiones correspondientes a señalestonales candidatas crecen incorporando los ṕıxeles vecinos que presentanun valor superior al nivel de referencia de ruido. Este nivel se establece apartir de los datos de la imagen completa.Extracción de Contorno. Una vez finalizado el proceso de segmentaciónse obtiene un conjunto de señales tonales candidatas. Normalmente estosobjetos extráıdos se extienden a lo largo de más de un pixel en frecuenciaen cada trama temporal. El objetivo es obtener pares tiempo-frecuencia118 A. Sánchez, F.J. Rodrigo, P. J. Garćıa et al.que permitan disponer de una curva bidimensional para cada señal tonalcandidata. El proceso aplicado para conseguir este resultado es seleccionarel pixel en frecuencia de mayor valor para cada trama temporal. Las curvasobtenidas reciben la denominación de contorno de frecuencia.Resolución de cruces. Las señales candidatas pueden incluir loscontornos de frecuencia de señales tonales individuales o de señalessolapadas. En este último caso se implementa un algoritmo de resoluciónde cruces que permite deshacer el solapamiento entre señales. Estealgoritmo extrae las señales a partir del seguimiento de su evolución desdesu pixel de inicio.Extracción de Caracteŕısticas. Es la última etapa y en ella seimplementa inicialmente un proceso de selección entre las señalescandidatas, de modo que sólo son consideradas como señales tonalesvalidas aquellas que cumplen los requisitos establecidos de variación entiempo y frecuencia. Estas señales son finalmente caracterizadas por unnúmero fijo de coeficientes correspondientes a los pesos de la capa de salidade la red neuronal RBF utilizada para aproximar cada curva. Un total de16 coeficientes han mostrado ser suficiente para capturar con precisión lainformación tiempo-frecuencia contenida en las señales. Estos coeficientespueden ser empleados como entradas a una nueva red neuronal que puedellevar a cabo la última etapa del sistema de reconocimiento de patrones:la clasificación de las señales tonales detectadas y extraidas sobre la basede su vector de caracteŕısticas. Un esquema de una red neuronal RBF sepresenta en la Figura 2.Figura 2: Estructura de tres capas de una red neuronal RBF, donde x1, · · · , xNdenotan los vectores de datos de entrada a la red neuronal y w1, · · · , wNcorresponden a los pesos aplicados a las salidas de los nodos de la capa oculta.Por último, el vector y es la salida de la red neuronal.3. Aplicación del método y resultadosLas prestaciones del método propuesto se han evaluado a partir de señalessimuladas y grabaciones de señales de cetáceos en la mar. Los resultados seDetección y caracterización de cetáceos 119presentan a continuación.3.1. Aplicación a señales simuladasPara evaluar la efectividad del método se han generado ficheros que contienenseñales simuladas que imitan la evolución en tiempo y frecuencia de lasseñales tonales emitidas por los cetáceos y se han insertado en un entornode ruido Gaussiano. Uno de estos ficheros, cuyo espectrograma se presenta enla Figura 3, tiene una duración de cuatro segundos e incorpora cinco señalescorrespondientes a barridos lineales y cuadráticos en frecuencia, de las cualescuatro se cruzan en dos grupos de dos, y dos señales espurias.Tiempo (segundos)Frecuencia (Hz)ESPECTROGRAMA0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 402000400060008000100001200014000160001800020000Figura 3: Espectrograma del fichero de señales simuladas de cuatro segundos deduraciónTras el cálculo del espectrograma las siguientes etapas de la cadena deprocesamiento que implementa el método corresponden a la normalización, paraobtener una referencia común de ruido, y la segmentación.La salida de esta última etapa se presenta en la Figura 4(a)1, en la que sepuede apreciar que los objetos que se cruzan son segmentados como un únicoobjeto. Tras la segmentación se llevan a cabo los procesos de extracción decontorno y resolución de cruces. Finalmente se seleccionan los objetos validos(señales tonales) y se extraen sus caracteŕısticas mediante redes neuronales RBF.La salida del proceso de selección de objetos se presenta en la Figura 4(b), dondese presentan las imágenes individuales obtenidas correspondientes a cada objetoen una única imagen por simplicidad. Las Figuras 4(c) a 4(g) contienen la salidade la etapa de extracción de caracteŕısticas donde cada señal individual quedacaracterizada por un conjunto de 16 coeficientes.1En lo que sigue, las Figuras se presentarán siguiendo el orden alfabético de izquierda aderecha y de arriba hacia abajo.120 A. Sánchez, F.J. Rodrigo, P. J. Garćıa et al.SEGMENTACIONTramas temporales0 100 200 300 400 500 600 700050100150200SELECCION DE OBJETOSTramas temporales123450 100 200 300 400 500 600 7000501001502000 100 200 300 400 500 600 700020406080100120140160180200EXTRACCION DE CARACTERISTICASTramas temporalesCanales frecuenciales0 100 200 300 400 500 600 700020406080100120140160180200EXTRACCION DE CARACTERISTICASTramas temporalesCanales frecuenciales0 100 200 300 400 500 600 700020406080100120140160180200EXTRACCION DE CARACTERISTICASTramas temporalesCanales frecuenciales0 100 200 300 400 500 600 700020406080100120140160180200EXTRACCION DE CARACTERISTICASTramas temporalesCanales frecuenciales0 100 200 300 400 500 600 700020406080100120140160180200EXTRACCION DE CARACTERISTICASTramas temporalesCanales frecuencialesFigura 4: Salidas de diferentes etapas de la cadena de procesamiento para la señalsimulada analizada. (a) Salida de la etapa de segmentación, (b) Salida de la etapade selección de objetos donde los objetos se han presentado en una única imagen enlugar de imágenes individuales por simplicidad y (c) salida de la etapa de extracciónde caracteŕısticas.Detección y caracterización de cetáceos 1213.2. Aplicación a señales grabadas en la marUna vez analizadas las prestaciones de detección sobre señales simuladasel siguiente paso consiste en su evaluación ante señales grabadas en entornosmarinos. Para ello, el método se ha aplicado a un amplio conjunto de señalestonales de delfines (silbidos) obtenidas en un extenso rango de ambientesmarinos que vaŕıan desde señales aisladas con alta relación señal-a-ruido(RSR) a grupos de señales solapadas con baja RSR. En los diferentes casosanalizados el método propuesto ha demostrado su efectividad para la deteccióny caracterización automática de las señales tonales emitidas por los delfines.Como un ejemplo se muestran a continuación los resultados del procesamientode dos registros de segmentos de grabaciones. En la Figura 5 se muestra elespectrograma de ambos registros.Tiempo (Segundos)Frecuencia (Hz)ESPECTROGRAMA0 0.5 1 1.5 2 2.500.511.52x 104Tiempo (Segundos)Frecuencia (Hz)ESPECTROGRAMA0 0.5 1 1.5 2 2.500.511.52x 104Figura 5: Espectrograma de los dos registros de segmentos de grabacionesanalizados: (a) registro de complejidad baja y (b) registro de complejidad alta.En las Figuras 6(a) y 6(b) se presentan las salidas de las etapas desegmentación. Las Figuras 6(c) y (d) corresponden a la extracción decaracteŕısticas para los dos registros analizados.4. ConclusionesSe ha presentado un nuevo método para la detección y caracterizaciónautomáticas de señales tonales emitidas por cetáceos. Las prestaciones delmétodo han sido evaluadas con señales simuladas y registros de señales tonalesemitidas por delfines. Combina técnicas de tratamiento digital de imágenes yprocesamiento de redes neuronales y proporciona resultados prometedores enla tarea de detección y clasificación de mamı́feros marinos sobre la base de lasseñales acústicas emitidas. El método sigue el principio de modularidad en sudiseño para facilitar el proceso de futuras modificaciones.122 A. Sánchez, F.J. Rodrigo, P. J. Garćıa et al.SEGMENTACIONTramas temporalesCanales frecuenciales0 50 100 150 200 250 300 350 400050100150200250SEGMENTACIONTramas temporalesCanales frecuenciales0 50 100 150 200 250 300 350 400050100150200250EXTRACCION DE CARACTERISTICASTramas temporalesCanales frecuenciales1234 560 50 100 150 200 250 300 350 400050100150200250EXTRACCION DE CARACTERISTICASTramas temporalesCanales frecuenciales1234567891011121314151617181920210 50 100 150 200 250 300 350 400050100150200250Figura 6: La Figura 6 (c) contiene seis señales tonales independientes y puedeser catalogado como de baja complejidad. La Figura 6 (d) incorpora cruces entreseñales y alto nivel de ruido interferente por lo que puede ser catalogado comode complejidad alta.Referencias[1] Richardson WJ, Green CR, Malme CI &Thomson DH. Marine mammals and Noise.Academic Press; 1995.[2] Pavan G. Acoustic risk mitigation in the Mediterranean Sea. Current situation andrecommendations. En: Actas de la Conferencia Underwater Defence Technology (UDT),Nápoles (Italia); Junio 2007.[3] Reeves R, Stewart B, Clapham PJ & Powell JA. Guide to marine mammals of the world.Chanticleer Press, Inc.; 2002[4] Tyack P.L.& Clark C.W. Communication and acoustic behaviour of dolphin and whales.En W.W.L. Au, A.N. Popper & R.R. Fay eds. Hearing by Whales and Dolphins. SpringerVerlag; 2000.[5] González RC & Woods RE. Digital Image Processing. Prentice Hall; 2001.

Detección y caracterización automáticas basadas en tratamiento digital de imágenes y redes neuronales de señales tonales emitidas por cetáceos

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