baRulho


Un paquete de R para cuantificar la de degradación de sonidos animales
inducida por el ambiente


Marcelo Araya-Salas (Universidad de Costa Rica)
Erin E. Grabarczyk (Valdosta State University)
Marcos Quiroz-Oliva (Universidad de Costa Rica)
Adrián García-Rodríguez (Universidad de Vienna)
Alejandro Rico-Guevara (Universidad de Washington)

Degradación del sonido y evolución de la señal

  • El sonido se degrada durante la propagación

  • Se espera que la estructura de la señal esté afinada por la selección natural

Experimentos de degradación del sonido

Pasos habituales:

Experimentos de degradación del sonido

Pasos habituales:

El paquete baRulho

Facilitar experimentos de degradación acústica:

Objetivos


1. Estudio: efectos del hábitat y la estructura de la señal en la transmisión mediante sonidos sintetizados


2. Comparar baRulho y Sigpro

Sintetizar sonidos de tipo animal

Características variables: frecuencia, duración, amplitud y modulación de frecuencia

synth_est <- synth_sounds(frequencies = c(1, 2, 3, 4, 5),
                durations = c(0.1, 0.2),
                fm = TRUE, am = TRUE)
                
master_annotations <- master_sound_file(X = synth_data)

Experiment de reproducción (‘playback’)

  • Bosque de Tlalpan, Ciudad de México

Experiment de reproducción (‘playback’)

  • Bosque de Tlalpan, Ciudad de México

Alinear automático sonidos regrabados

markers_position <- find_markers(X = master_annotations, 
                                 test.files = "path_to_files")
                                 
markers <- align_test_files(X = master_annotations,
                        Y = markers_position)                    

Alinear automático sonidos regrabados

markers_position <- find_markers(X = master_annotations, 
                                 test.files = "path_to_files")

markers <- align_test_files(X = master_annotations,
                        Y = markers_position)                    

Visualizar degradación

plot_degradation(test_sounds_est)

Visualizar degradación

plot_blur_ratio(test_sounds_est)

Cuantificar degradación

8 medidas de degradación:

- Atenuación
- Reverberación
- Distorsión

degrad <- blur_ratio(test_sounds_est) |>
    envelope_correlation(test_sounds_est) |>
    excess_attenuation(test_sounds_est) |>
    signal_to_noise_ratio(test_sounds_est, mar = 0.01) |>
    tail_to_signal_ratio(test_sounds_est, mar = 0.01) |>
    cross_correlation(test_sounds_est) |>
    spectrum_blur_ratio(test_sounds_est) |>
    spectrum_correlation(test_sounds_est)

Degradación, hábitat y estructura acústica

medida de degradación ~ habitat + frec + duración + am + fm

Degradación, hábitat y estructura acústica

medida de degradación ~ habitat + frec + duración + am + fm

baRulho vs Sigpro

  • Sigpro: 861 min
  • baRulho: 7 min (~120x faster)

R package baRulho

Conclusiones

  • Cuantificación precisa


  • Mejor desempeño


  • Expande la caja de herramientas

Agradecimientos

  • Centro de Investigación en Neurociencias, Universidad de Costa Rica
  • Lab Biocomputines, Universidad de Costa Rica
  • Taller de Bioac[ustica en R, Instituto de Biología, Universidad Nacional Autónoma de México (2019)
  • Mariano Araya & Luis Sandoval, PhD
  • Paquetes de R seewave y tuneR

Paquete de R baRulho