Mejora de la detección de vocalizaciones del manatí del Caribe mayor en diferentes hábitats utilizando redes...

Área de la Ciencia:

• Biología Marina; Bioacústica; Inteligencia Artificial

Sus antecedentes:

• Los entornos acústicos submarinos plantean desafíos para la detección y clasificación de vocalizaciones de mamíferos marinos.; La identificación precisa de las llamadas del manatí del Caribe mayor (Trichechus manatus manatus) es crucial para los estudios de comportamiento y la conservación.

Objetivo del estudio:

• Explorar la eficacia de las redes neuronales para la detección y clasificación automatizadas de vocalizaciones de manatíes.; Desarrollar un modelo de IA robusto para la identificación de llamadas de manatíes en complejos paisajes sonoros marinos.

Principales métodos:

• Se entrenó una arquitectura de Red Neuronal Convolucional (CNN) con un gran conjunto de datos de vocalizaciones de manatíes.; Se emplearon técnicas avanzadas de procesamiento de señales (filtrado, normalización) y aumento de datos.; La extracción de características se centró en características acústicas relevantes.

Principales resultados:

• La CNN logró una puntuación F1 del 95,6% en el conjunto de datos Wildtracks.; Se obtuvo una puntuación F1 del 64,4% en el conjunto de datos Placencia después de una mínima afinación, lo que demuestra capacidades de generalización.; El modelo mostró eficacia en la identificación de llamadas de manatí a pesar de los niveles variables de ruido.

Conclusiones:

• Las redes neuronales ofrecen un avance prometedor para la detección y clasificación automatizadas de vocalizaciones de manatíes.; Esta tecnología puede mejorar el monitoreo de poblaciones e informar las estrategias de conservación para los manatíes del Caribe mayor.; Se necesitan mejoras adicionales en la generalización del modelo para una aplicación más amplia.