@inproceedings{fdi:010086601,
  title = {{A}nalyse acoustique de l'environnement sous-marin p{\'e}lagique pour le management des m{\'e}thodes de p{\^e}che ({TUNA}-{TONE})},
  author = {{C}hane-{K}ane, {M}. and {C}apello, {M}anuela and {S}oria, {M}arc and {F}orget, {F}abien and {D}elaunay, {T}. and {T}ravassos-{T}olotti, {M}ariana and {D}agorn, {L}aurent and {L}e {C}lezio, {E}.},
  editor = {},
  language = {{FRE}},
  abstract = {{L}a p{\^e}che thoni{\`e}re repr{\'e}sente {\`a} l'heure actuelle la principale source de poissons au monde. {A}fin de pr{\'e}server les populations, cette {\'e}tude vise {\`a} la compr{\'e}hension des comportements agr{\'e}gatifs des thons sous les surfaces flottantes ({DCP} : {D}ispositifs de {C}oncentration de {P}oissons) utilis{\'e}es pour la p{\^e}che. {L}'une des m{\'e}thodes avanc{\'e}es pour analyser ce ph{\'e}nom{\`e}ne est l'approche acoustique. {E}n effet, il est d{\'e}sormais de notori{\'e}t{\'e} publique que la majorit{\'e} des poissons poss{\`e}de la capacit{\'e} de reconnaitre et de produire des sons. {D}ans cette optique, des enregistrements acoustiques ont {\'e}t{\'e} effectu{\'e}s {\`a} 30 m{\`e}tres de profondeur sous un {DCP} au large de la {C}{\^o}te d'{I}voire pendant deux semaines. {L}'objectif de la pr{\'e}sente {\'e}tude r{\'e}side dans le d{\'e}veloppement de m{\'e}thodes d'analyse de ces signaux en vue de leur classification. {D}e nombreux travaux et outils existent d'ors et d{\'e}j{\`a} sur la reconnaissance des sons (sons environnementaux, reconnaissance vocale, reconnaissance musicale, etc), cependant les travaux concernant ce sujet en milieu sous-marin sont bien moins avanc{\'e}s. {D}e nombreuses {\'e}tudes ont {\'e}t{\'e} men{\'e}es sur l'analyse des grands mammif{\`e}res marins, et plus r{\'e}cemment, la communaut{\'e} scientifique a commenc{\'e} {\`a} s'int{\'e}resser {\`a} l'environnement sonore sous-marin, g{\'e}n{\'e}r{\'e} et per{\c{c}}u par des poissons de plus petite taille. {E}n cons{\'e}quence, il n'existe aujourd'hui aucune base de donn{\'e}es de r{\'e}f{\'e}rence. {D}ans ce travail, des outils classiques de reconnaissance des sons (transform{\'e}e de {F}ourier, {S}pectrogrammes) sont utilis{\'e}s conjointement {\`a} des m{\'e}thodes utilis{\'e}es en apprentissage supervis{\'e} ({MFCC}, librosa features). {L}eurs comparaisons et leurs couplages permettent d'envisager la mise en place de m{\'e}thodes menant {\`a} une classification des sons retrouv{\'e}s dans les enregistrements, en vue de d{\'e}terminer, en collaboration avec des biologistes marins, les sources des sons pr{\'e}sents. {L}'expos{\'e} s'articulera autour de la pr{\'e}sentation des signaux, de leurs caract{\'e}ristiques et des m{\'e}thodes mises en place et ouvrira sur les perspectives pouvant conduire {\`a} un traitement in situ de donn{\'e}es massives.},
  keywords = {{COTE} {D}'{IVOIRE}},
  numero = {},
  pages = {5  multigr.},
  booktitle = {},
  year = {2022},
  URL = {https://www.documentation.ird.fr/hor/fdi:010086601},
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