La surveillance des océans est essentielle pour mieux comprendre et protéger les populations de baleines. Les enregistrements recueillis sont riches : ils contiennent à la fois des vocalisations d’intérêt et de nombreux bruits (trafic maritime, vent, etc.). Ce rapport présente un pipeline complet pour la détection d’événements sonores en bioacoustique, appliqué aux données de Miller et al. [11]. La méthode repose d’abord sur des transformations des audios en spectrogrammes par STFT. Ceux-ci sont ensuite analysés par la factorisation en matrices non négatives, qui divise le signal en spectrogrammes élémentaires interprétables. Ces spectrogrammes élémentaires sont ensuite utilisés pour détecter des événements sonores. Une version séquentielle de la NMF est également proposée pour traiter de suites d’audios. Au-delà de ce cadre standard, une approche few-shot learning est introduite : à partir de peu d’exemples connus, on oriente la détection. Enfin, une méthode est étendue à la séparation de sources, en combinant la NMF avec un filtre de Wiener, ce qui permet d’isoler les sons biologiques.
Monitoring the oceans is essential to better understand and protect whale populations. The collected recordings are rich : they contain both vocalizations of interest and numerous noises (shipping traffic, wind, etc.). This report presents a complete pipeline for the detection of acoustic events in bioacoustics, applied from the data of Miller et al. [11]. The method first relies on transforming audio signals into spectrograms using the STFT. These are then analyzed through non-negative matrix factorization, which decomposes the signal into interpretable elementary spectrograms. These elementary spectrograms are subsequently used to detect acoustic events. A sequential version of NMF is also proposed to handle sequences of audio recordings. Beyond this standard framework, a few-shot learning approach is introduced : starting from a small number of known examples, detection is guided accordingly. Finally, the method is extended to source separation, by combining NMF with a Wiener filter, which makes it possible to isolate biological sounds.