Analizan sonidos apenas audibles en llamadas de ballenas, casuarios y otros animales
En las últimas décadas, los sonidos de los animales han experimentado un gran aumento en la investigación. Los avances en equipos de grabación y técnicas de análisis han generado nuevos conocimientos sobre el comportamiento animal, la distribución de la población, la taxonomía y la anatomía.
En un nuevo estudio, Benjamin A. Jancovich, candidato a doctorado en ecología del comportamiento y bioacústica, y sus colegas de la UNSW Sydney, muestran las limitaciones de uno de los métodos más comunes utilizados para analizar los sonidos de los animales. Estas limitaciones pueden haber causado desacuerdos sobre el canto de una ballena en el Océano Índico y también sobre los cantos de los animales en tierra.
Demostraron un nuevo método que puede superar este problema, revelando detalles previamente ocultos de las llamadas de los animales, lo que proporciona una base para futuros avances en la investigación de los sonidos de los animales.
La importancia del canto de las ballenas
Más de una cuarta parte de las especies de ballenas están clasificadas como vulnerables, en peligro o en peligro crítico. Comprender el comportamiento de las ballenas, la distribución de la población y el impacto del ruido provocado por el hombre es clave para el éxito de los esfuerzos de conservación.
Para las criaturas que pasan casi todo su tiempo escondidas en el vasto océano abierto, estas son cosas difíciles de estudiar, pero el análisis de los cantos de las ballenas puede darnos pistas vitales.
Sin embargo, no podemos analizar los cantos de las ballenas simplemente escuchándolos: necesitamos formas de medirlos con más detalle de lo que el oído humano puede proporcionar.
Por esta razón, a menudo el primer paso para estudiar el sonido de un animal es generar una visualización llamada espectrograma. Puede darnos una mejor idea del carácter de un sonido. Específicamente, muestra cuándo ocurre la energía en el sonido (detalles temporales) y a qué frecuencia (detalles espectrales).
Podemos aprender sobre la estructura del sonido en términos de tiempo, frecuencia e intensidad inspeccionando cuidadosamente estos espectrogramas y midiéndolos con otros algoritmos, lo que permite un análisis más profundo. También son herramientas clave para comunicar los hallazgos cuando los científicos publican sus trabajos.
Por qué los espectrogramas tienen limitaciones
El método más común para generar espectrogramas se conoce como STFT. Se utiliza en muchos campos, incluida la ingeniería mecánica, la ingeniería biomédica y la física experimental.
Sin embargo, se reconoce que tiene una limitación fundamental: no puede visualizar con precisión todos los detalles temporales y espectrales del sonido al mismo tiempo. Esto significa que cada espectrograma STFT sacrifica alguna información temporal o espectral.
Este problema es más pronunciado en frecuencias más bajas. Por lo tanto, es especialmente problemático analizar los sonidos emitidos por animales como la ballena azul pigmea, cuyo canto es tan bajo que se acerca al límite inferior de la audición humana.
Vídeo: El sonido de una ballena azul pigmea captado por un sismómetro colocado en el fondo del mar.
Antes de su doctorado, Jancovich trabajó en acústica y procesamiento de señales de audio, donde se familiarizó muy bien con el espectrograma STFT y sus deficiencias.
Pero existen diferentes métodos para generar espectrogramas. "Se me ocurrió que los STFT utilizados en los estudios del canto de las ballenas podrían estar ocultando algunos detalles y que podría haber otros métodos más adecuados para la tarea", dice Jancovich.
Imagen: Un ejemplo exagerado de un sonido (a, como forma de onda) visualizado como un espectrograma sesgado hacia detalles espectrales (b) o detalles temporales (c). Se pierden detalles en ambos espectrogramas y ninguno recoge completamente el carácter de la señal. Jancovich y Rogers, 2024
En su estudio, la coautora Tracey Rogers y Jancovich compararon el STFT con métodos de visualización más nuevos. Utilizaron señales de prueba inventadas (sintéticas), así como grabaciones de ballenas azules pigmeas, elefantes asiáticos y otros animales, como casuarios y cocodrilos americanos.
Los métodos que probaron incluyeron un nuevo algoritmo llamado transformada Superlet, que adaptaron de su uso original en el análisis de ondas cerebrales. Descubrieron que este método produjo visualizaciones de la señal de prueba sintética con hasta un 28% menos de errores que los demás que probaron.
Una mejor manera de visualizar sonidos de animales
Este resultado fue prometedor, pero el Superlet reveló todo su potencial cuando lo aplicaron a sonidos de animales.
Recientemente, ha habido cierto desacuerdo en torno al canto de la ballena azul pigmea de Chagos: si su primer sonido es "pulsado" o "tonal". Estos dos términos se refieren a tener frecuencias adicionales en el sonido, pero producidas de dos maneras distintas.
Los espectrogramas STFT no pueden resolver este debate porque pueden mostrar este sonido como pulsado o tonal, dependiendo de cómo estén configurados. La nueva visualización Superlet muestra el sonido pulsado y concuerda con la mayoría de los estudios que describen esta canción.
Al visualizar los retumbos de los elefantes asiáticos, el Superlet mostró pulsaciones que se mencionaron en la descripción original de este sonido [PDF], pero que han estado ausentes en todas las descripciones posteriores. Tampoco nunca se ha mostrado en un espectrograma.
Las visualizaciones Superlet del llamado del casuario del sur y del rugido del cocodrilo americano mostraron detalles temporales no reportados previamente que no fueron mostrados por los espectrogramas en estudios anteriores.
Vídeo: Los sonidos que emite el casuario del sur son tan profundos que casi no podemos escucharlos (se recomiendan auriculares).
Estos son sólo hallazgos preliminares, cada uno de ellos basado en una única grabación. Para confirmar estas observaciones, será necesario analizar más sonidos. Aun así, este es un terreno fértil para futuros trabajos.
La facilidad de uso puede ser la mayor fortaleza de Superlet, incluso más allá de la precisión mejorada. Muchos investigadores que utilizan el sonido para estudiar animales tienen experiencia en ecología, biología y ciencias veterinarias. Aprenden a analizar señales de audio sólo como un medio para lograr un fin.
Para mejorar la accesibilidad de la transformación Superlet para estos investigadores, Jancovich la ha implementado en una aplicación de software de código abierto, gratuita y fácil de usar. Espera ver qué nuevos descubrimientos podrían hacerse utilizando este nuevo y emocionante método.
El estudio se ha publicado en Ecology and Evolution: BASSA: New software tool reveals hidden details in visualisation of low-frequency animal sounds
