Les oiseaux jouent un rôle important dans une grande variété d'écosystèmes en tant que prédateurs et proies, dans le contrôle des populations d'insectes, pollinisation et dispersion des graines pour de nombreuses plantes, et en libérant des nutriments sur terre et en mer sous forme de guano. D'un point de vue scientifique, il est donc crucial de surveiller les populations d'oiseaux. Maintenant, des recherches publiées dans l'International Journal of Computer Applications in Technology pourraient ouvrir la voie à un système automatisé d'identification des oiseaux basé sur les appels et les chants des oiseaux.
Arti Bang et Priti Rege du Collège d'ingénierie, à Puné, Inde, expliquez que les chants et les cris des oiseaux sont constitués de syllabes et que chaque cri et chant unique à une espèce donnée se compose d'un groupe de syllabes qui à leur tour sont constitués d'éléments. Il est possible de réaliser une analyse spectrographique du son, mais cela est laborieux et nécessite des experts ayant une bonne oreille pour les sons des oiseaux. Finalement, cependant, une telle approche sera subjective lorsqu'il s'agira de distinguer les oiseaux avec des cris et des chants très similaires.
L'équipe suggère que la reconnaissance automatisée des oiseaux basée sur les enregistrements des sons émis par les oiseaux est un problème de reconnaissance de formes. En tant que tel, ils ont développé un système automatisé qui contourne les problèmes associés aux tentatives précédentes d'automatisation du processus et est basé sur l'extraction de syllabes avec des trames audio de 10 millisecondes. L'analyse s'appuie ensuite sur des techniques qui ont été utilisées pour extraire des informations, comme le tempo, signature clé, et le genre à partir d'enregistrements de musique.
L'équipe a testé l'algorithme développé à partir de l'étude sur des échantillons de chants d'oiseaux et d'appels de la base de données internationale complète et bien connue Xeno Canto. Ils ont effectué des tests préliminaires du système avec une classification de dix espèces d'oiseaux originaires d'Inde effectuée à l'aide de la modélisation de mélange gaussien (GMM) et de machines à vecteurs de support (SVM). La même approche pourrait également être appliquée aux espèces trouvées n'importe où dans le monde. La réduction de la redondance au sein du système leur permet de réduire les effets du bruit de fond dans tout enregistrement audio donné et ainsi d'améliorer encore la précision.
