PSIBIOM Technical Report LIS CNRS UTLN CIAN - 2024-05

Lisa Ferre, Philémon Prevot, Tristan Villepreux, Stéphane Chavin, Hervé Glotin

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Lisa Ferre, Philémon Prevot, Tristan Villepreux, Stéphane Chavin, Hervé Glotin. PSIBIOM Technical Report LIS CNRS UTLN CIAN - 2024-05. Université Toulon; CIAN; Laboratoire d'informatique et des Systèmes - LIS (UMR 7020). 2024. hal-04918661v2

HAL Id: hal-04918661

https://hal.science/hal-04918661v2

Submitted on 19 Jul 2025

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Technical Report LIS CNRS UTLN - 2024-05

# Rapport d'avancement

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Égalité
Fraternité

ADEME

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

ADENCE DE LA
TRANSITION
ECOLOGIQUE

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

Ce travail a reçu le soutien financier de France 2030, PIA3 PSI-BIOM, opéré par l'ADEME, subvention 2182D0406-A. Il s'inscrit également dans le cadre du Programme d'Investissements d'Avenir de l'Agence Nationale de la Recherche intégré à France 2030, projet Terra Forma, ANR-21-ESRE-0014. Il est également partiellement subventionné par l'ANR SYLVANIA ANR-21-CE04-0019.

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

PsiBiom

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

UNIVERSITÉ DE
TOULON

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

LABORATOIRE
D'INFORMATIQUE
& Systèmes

## Auteur.es:

Lisa FERRE, Tristan VILLEPREUX, Philémon PRÉVOT, Stéphane CHAVIN, Hervé GLOTIN

Université de Toulon, Aix Marseille Univ, CNRS, LIS, DYNI, Marseille, France
Centre Int. d'IA en Acoustique Naturelle, Toulon, France, https://cian.univ-tln.fr
<table><tr><td><strong>SOMMAIRE</strong></td><td style="text-align: right;"><strong>1</strong></td></tr><tr><td><em>Introduction</em></td><td style="text-align: right;">3</td></tr><tr><td><strong>Chapitre 1. Dataset acoustiques oiseaux agricoles</strong></td><td style="text-align: right;">3</td></tr><tr><td style="padding-left: 2em;">1. Absence des valeurs de fréquence maximum et minimum ou valeurs aberrantes</td><td style="text-align: right;">3</td></tr><tr><td style="padding-left: 2em;">2. Overlap des annotations entre 2 chunks différents</td><td style="text-align: right;">3</td></tr><tr><td style="padding-left: 2em;">3. Annotations comportant plusieurs vocalises</td><td style="text-align: right;">4</td></tr><tr><td style="padding-left: 2em;">4. Premiers résultats</td><td style="text-align: right;">5</td></tr><tr><td style="padding-left: 4em;">a. Absence de poids sur les classes faiblement représentées</td><td style="text-align: right;">5</td></tr><tr><td style="padding-left: 4em;">b. Présence des poids sur les classes</td><td style="text-align: right;">5</td></tr><tr><td><strong>Chapitre 2. Dataset acoustiques chiroptères</strong></td><td style="text-align: right;">7</td></tr><tr><td style="padding-left: 2em;">1. Annotations décalées dans le temps</td><td style="text-align: right;">8</td></tr><tr><td style="padding-left: 2em;">2. Premiers résultats</td><td style="text-align: right;">8</td></tr><tr><td><strong>CONCLUSION Volet Acoustique</strong></td><td style="text-align: right;">10</td></tr><tr><td><strong>Chapitre 3. Derniers résultats du modèle Vision Offline</strong></td><td style="text-align: right;">11</td></tr><tr><td><em>Introduction</em></td><td style="text-align: right;">11</td></tr></table>
# Introduction

Le nouveau dataset acoustique PSIBIOM 2024 comportant 2 sous-datasets avec les oiseaux agricoles et les Chiroptères a été analysé, traité et utilisé pour des premiers entraînements avec Yolov5 dans le but de détecter 10 espèces d'oiseaux et plusieurs espèces de Chiroptères et Orthoptères. Les problématiques liées aux annotations ainsi que les premiers résultats d'entraînements ont été réunis dans ce rapport avec pour objectif d'ouvrir une discussion sur les améliorations possibles afin d'augmenter les performances de détection.

# Chapitre 1. Dataset acoustiques oiseaux agricoles

Le dataset acoustiques des oiseaux agricoles comporte 14 988 annotations une fois les 10 espèces d'intérêt sélectionnées (cf Tab 1).

<table><caption>**Tableau 1.** Nombre d'annotations pour les 10 espèces d'oiseaux d'intérêt:</caption><thead><tr><th>espèces</th><th>label</th><th>nbAnnotations initial</th><th>nbAnnotations trouvés</th><th>nbAnnotations filt1</th><th>nbAnnotations filt2</th></tr></thead><tbody><tr><td>Curruca communis</td><td>0</td><td>3823</td><td>3823</td><td>352</td><td>331</td></tr><tr><td>Emberiza cirlus</td><td>1</td><td>2598</td><td>2598</td><td>152</td><td>138</td></tr><tr><td>Lullula arborea</td><td>2</td><td>1777</td><td>1777</td><td>69</td><td>42</td></tr><tr><td>Emberiza calandra</td><td>3</td><td>1413</td><td>1413</td><td>252</td><td>246</td></tr><tr><td>Saxicola rubetra</td><td>4</td><td>1251</td><td>1252</td><td>1252</td><td>1215</td></tr><tr><td>Emberiza citrinella</td><td>5</td><td>1185</td><td>1186</td><td>343</td><td>343</td></tr><tr><td>Emberiza hortulana</td><td>6</td><td>839</td><td>843</td><td>843</td><td>843</td></tr><tr><td>Coturnix coturnix</td><td>7</td><td>812</td><td>812</td><td>39</td><td>30</td></tr><tr><td>Alauda arvensis</td><td>8</td><td>694</td><td>714</td><td>273</td><td>25</td></tr><tr><td>Anthus pratensis</td><td>9</td><td>561</td><td>570</td><td>570</td><td>570</td></tr><tr><td>Total</td><td></td><td>14953</td><td>14988</td><td>4145</td><td>3783</td></tr></tbody></table>

*filt1: filtrage des annotations sans valeur de fréquence maximale et minimale

*filt2: filtrage des annotations supérieur à la taille du chunk soit supérieur à 5 secondes

## 1. Absence des valeurs de fréquence maximum et minimum ou valeurs aberrantes

Sur 14 988 annotations 10 843 ne comportent ni la fréquence maximum ni la fréquence minimum rendant impossible l'annotation de la zone d'intérêt. Les espèces *Saxicola rubetra*, *Emberiza hortulana* et *Anthus pratensis* ne sont elles pas concernées. 78 annotations ont une fréquence maximum à -1 qui a été corrigé comme indiqué lors de précédents échanges par: $freq_{max} = sample_{rate/2}$. 2 annotations ont une fréquence minimum à -1 corrigé pour l'instant à 0. Le plus gros problème vient de l'absence des valeurs des fréquences maximum et minimum qui entraînent une perte équivalente à 72% de l'ensemble des annotations. Par conséquent les espèces *Coturnix coturnix* et *Lullula arborea* sont sous représentées empêchant de bonnes prédictions (cf filt1 Tab.1).
## 2. Overlap des annotations entre 2 chunks différents

Certaines annotations se trouvent entre 2 chunks donc difficilement lisibles. De plus, lorsque ces annotations sont supérieures à 5 secondes (la taille du chunk), elles sont mises de côté. *Alauda arvensis* devient ainsi elle aussi sous représentée (cf filt2 Tab.1).

Aves_20Samoui31FR_28V2020_0700_split_30_35_215

Aves_27Esparr31FR_23IV2019_1300_split_10_15_277

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>**Figure 1.** Exemple de spectrogrammes annotés comportant une annotation qui overlap avec un autre chunk</figcaption></figure>

## 3. Annotations comportant plusieurs vocalises

Englober plusieurs vocalises dans une même annotation fait rentrer une partie du background dans l'annotation mais aussi ne permet pas la détection d'une unique vocalise. Dans la mesure du possible, il est préférable de sélectionner une vocalise par annotation.

Aves_22Samoui31FR_03V2021_0000_split_50_55_247

Aves_4Benque31FR_05V2021_1300_split_20_25_380

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

Aves_8Benque31FR_28V2020_0700_split_35_40_529

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>**Figure 2.** Exemple de spectrogrammes annotés comportant une annotation qui contient plusieurs vocalises</figcaption></figure>
## 4. Premiers résultats

### a. Absence de poids sur les classes faiblement représentées

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

Les premiers résultats obtenus sont corrects avec certaines espèces d'oiseaux plus difficiles à prédire directement en lien avec leur faible occurrence (cf Tab 1): *Lullula arborea*, *Coturnix coturnix* et *Alauda arvensis* avec respectivement 42, 30 et 25 annotations.

<caption>**Figure 3.** Matrice de confusion des prédictions faites sur le dataset oiseaux agricoles filtré contenant les 10 espèces d'intérêt</caption>

### b. Présence des poids sur les classes

La présence de priorité de poids sur les classes d'oiseaux peu représentées ne semble pour le dataset actuel pas nécessaire, car les prédictions sont moins bonnes surtout avec les priorités conseillées par mail (cf Tab 2). En adaptant les priorités de poids au nombre d'annotations par classes obtenues après filtrage, les prédictions s'améliorent. A l'avenir les poids les plus adaptés aux changements du dataset seront conservés.

<table><caption>**Tableau 2.** Priorité des poids donnés au classe d'espèces du dataset oiseaux</caption><thead><tr><td>espèces</td><td>label</td><td>nb_annotations_filt2</td><td>weight_priority_suggested</td><td>weight_priority_tested</td></tr></thead><tbody><tr><td>Curruca communis</td><td>0</td><td>331</td><td>0.07</td><td>0.65</td></tr><tr><td>Emberiza cirlus</td><td>1</td><td>138</td><td>0.02</td><td>0.3</td></tr><tr><td>Lullula arborea</td><td>2</td><td>42</td><td>0.08</td><td>0.6</td></tr><tr><td>Emberiza calandra</td><td>3</td><td>246</td><td>0.21</td><td>0.5</td></tr><tr><td>Saxicola rubetra</td><td>4</td><td>1215</td><td>0.58</td><td>0.28</td></tr><tr><td>Emberiza citrinella</td><td>5</td><td>343</td><td>0.46</td><td>0.5</td></tr><tr><td>Emberiza hortulana</td><td>6</td><td>843</td><td>0.81</td><td>0.3</td></tr><tr><td>Coturnix coturnix</td><td>7</td><td>30</td><td>0.31</td><td>1</td></tr><tr><td>Alauda arvensis</td><td>8</td><td>25</td><td>0.35</td><td>0.75</td></tr><tr><td>Anthus pratensis</td><td>9</td><td>570</td><td>0.57</td><td>0.4</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Weight_priority_tested</figcaption></figure>

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

**Figure 4.** Matrice de confusion des prédictions faites sur le dataset oiseaux agricoles filtré contenant les 10 espèces d'intérêt en apportant différents poids aux classes d'oiseaux
# Chapitre 2. Dataset acoustiques chiroptères

Le dataset initial des Chiroptères comportant de nombreuses espèces, certaines possèdent très peu d'annotations. Afin de faciliter les premiers essais d'entraînement et dans l'attente de nouvelles consignes concernant les espèces d'intérêt ou une priorité de poids, seules 25 espèces ont été sélectionnées (cf Tab 3). La majorité des annotations de Chiroptères ne comporte aucun problème, aucune absence des valeurs de fréquence maximale et minimale contrairement au dataset des oiseaux.

<table><caption>**Tableau 3.** Nombre d'annotations pour le dataset acoustiques chiroptères par espèces</caption><thead><tr><th>Espece</th><th>Groupe</th><th>nb{annot</th><th>nb{annot_filt0</th><th>nb{annot_filt1</th><th>nb{annot_filt2</th></tr></thead><tbody><tr><td>Rhinolophus hipposideros</td><td>Chiroptera</td><td>10184</td><td>10184</td><td><strong>10164</strong></td><td>10164</td></tr><tr><td>Tettigonia viridissima</td><td>Orthoptera</td><td>7840</td><td>7840</td><td>7840</td><td>7840</td></tr><tr><td>Pipistrellus pipistrellus</td><td>Chiroptera</td><td>7383</td><td>7383</td><td><strong>7380</strong></td><td>7380</td></tr><tr><td>Pipistrellus kuhlii</td><td>Chiroptera</td><td>4701</td><td>4701</td><td>4701</td><td>4701</td></tr><tr><td>Rhinolophus euryale</td><td>Chiroptera</td><td>4511</td><td>4511</td><td>4511</td><td>4511</td></tr><tr><td>Pipistrellus pygmaeus</td><td>Chiroptera</td><td>4196</td><td>4196</td><td>4196</td><td>4196</td></tr><tr><td>Tadarida teniotis</td><td>Chiroptera</td><td>3484</td><td>3484</td><td>3484</td><td>3484</td></tr><tr><td>Rhinolophus ferrumequinum</td><td>Chiroptera</td><td>2796</td><td>2796</td><td>2769</td><td>2769</td></tr><tr><td>Miniopterus schreibersii</td><td>Chiroptera</td><td>2754</td><td>2754</td><td>2754</td><td>2754</td></tr><tr><td>Non identifié</td><td>Anthropophony</td><td>2568</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Ruspolia nitidula</td><td>Orthoptera</td><td>2391</td><td>2391</td><td>2391</td><td>2391</td></tr><tr><td>Myotis alcaothoe</td><td>Chiroptera</td><td>2350</td><td>2350</td><td>2350</td><td>2350</td></tr><tr><td>Myotis capaccinii</td><td>Chiroptera</td><td>2273</td><td>2273</td><td>2273</td><td>2273</td></tr><tr><td>Nyctalus leisleri</td><td>Chiroptera</td><td>2129</td><td>2129</td><td>2129</td><td>2129</td></tr><tr><td>Plecotus austriacus</td><td>Chiroptera</td><td>2120</td><td>2120</td><td>2120</td><td>2120</td></tr><tr><td>Myotis crypticus</td><td>Chiroptera</td><td>1957</td><td>1957</td><td>1957</td><td>1957</td></tr><tr><td>Barbastella barbastellus</td><td>Chiroptera</td><td>1775</td><td>1775</td><td>1775</td><td>1775</td></tr><tr><td>Hypsugo savii</td><td>Chiroptera</td><td>1711</td><td>1711</td><td>1711</td><td>1711</td></tr><tr><td>Myotis emarginatus</td><td>Chiroptera</td><td>1642</td><td>1642</td><td>1642</td><td>1642</td></tr><tr><td>Eptesicus serotinus</td><td>Chiroptera</td><td>1626</td><td>1626</td><td>1626</td><td>1626</td></tr><tr><td>Myotis daubentonii</td><td>Chiroptera</td><td>1298</td><td>1298</td><td>1298</td><td>1298</td></tr><tr><td>Ephippiger ephippiger</td><td>Orthoptera</td><td>1156</td><td>1156</td><td>1156</td><td>1156</td></tr><tr><td>Phaneroptera nana</td><td>Orthoptera</td><td>820</td><td>820</td><td>820</td><td>820</td></tr><tr><td>Platycleis intermedia</td><td>Orthoptera</td><td>699</td><td>699</td><td>699</td><td>699</td></tr><tr><td>Pipistrellus nathusii</td><td>Chiroptera</td><td>654</td><td>654</td><td>654</td><td>654</td></tr><tr><td>Tessellana tessellata</td><td>Orthoptera</td><td>607</td><td>607</td><td>607</td><td>607</td></tr><tr><td>Uromenus rugosicollis</td><td>Orthoptera</td><td>600</td><td>600</td><td>600</td><td>600</td></tr><tr><td>Myotis blythii</td><td>Chiroptera</td><td>478</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Platycleis sabulosa</td><td>Orthoptera</td><td>462</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Leptophyes punctatissima</td><td>Orthoptera</td><td>457</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Voiture</td><td>Anthropophony</td><td>433</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Ruisseau</td><td>Geophony</td><td>351</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Antaxius sorrezensis</td><td>Orthoptera</td><td>222</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Pholidoptera griseoaptera</td><td>Orthoptera</td><td>186</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Yersinella raymondii</td><td>Orthoptera</td><td>160</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Plecotus auritus</td><td>Chiroptera</td><td>137</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Nyctalus noctula</td><td>Chiroptera</td><td>121</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Rhacocleis poneli</td><td>Orthoptera</td><td>110</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Eptesicus nilssonii</td><td>Chiroptera</td><td>108</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Pholidoptera femorata</td><td>Orthoptera</td><td>108</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Myotis nattereri</td><td>Chiroptera</td><td>102</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Sepiana sepium</td><td>Orthoptera</td><td>97</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Platycleis albopunctata</td><td>Orthoptera</td><td>90</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Isophya pyrenaea</td><td>Orthoptera</td><td>61</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Deicticus albifrons</td><td>Orthoptera</td><td>49</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Erithacus rubecula</td><td>Aves</td><td>49</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Barbitistes serricauda</td><td>Orthoptera</td><td>40</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Nyctalus lasiopterus</td><td>Chiroptera</td><td>38</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Apodemus sylvaticus</td><td>Mammalia</td><td>33</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Platycleis affinis</td><td>Orthoptera</td><td>28</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Tylopsis lilifolia</td><td>Orthoptera</td><td>17</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Microtus agrestis</td><td>Mammalia</td><td>16</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Cicada orni</td><td>Hemiptera</td><td>14</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Turdus merula</td><td>Aves</td><td>13</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Cymbalophora pudica</td><td>Lepidoptera</td><td>10</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Phaneroptera falcata</td><td>Orthoptera</td><td>8</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Vent</td><td>Geophony</td><td>6</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Homo sapiens</td><td>Mammalia</td><td>3</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Pelophylax kl.</td><td>Anura</td><td>2</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Platycleis faix</td><td>Orthoptera</td><td>2</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Turdus philomelos</td><td>Aves</td><td>2</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>Barbitistes fischeri</td><td>Orthoptera</td><td>1</td><td>/</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td>TOTAL</td><td></td><td>70055</td><td>63473</td><td>63443</td><td>63443</td></tr></tbody></table>

*filt0: sélection de 25 espèces

*filt1: filtrage des annotations sans valeur de fréquence maximale et minimale

*filt2: filtrage des annotations supérieur à la taille du chunk soit supérieur à 5 secondes
# 1. Annotations décalées dans le temps

Certaines annotations semblent décalées sur l'axe temporel, par conséquent ne contiennent plus la vocalise. Est-ce réellement un décalage, une erreur ou l'annotation ne prend volontairement pas une partie de la vocalise ? N'étant pas des spécialistes, nous ne savons pas si par exemple ici (cf Fig 5) toutes les vocalises sur le spectrogramme sont d'autres espèces ou l'espèce 3 non présente dans l'annotation. Les annotations actuelles montent un peu trop haut en fréquence, celà est peut-être dû à un biais de notre part en prenant une fréquence d'échantillonnage trop grande. Les vocalises des Chiroptères étant si courtes dans le temps, nous pensons modifier la fenêtre des spectrogrammes données à l'entraînement pour qu'ils fassent plutôt 2 secondes par exemple.

Chiroptera_LiHa_XXXX09FR_04VII2020_4715_split_0_5_25

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>**Figure 5.** Exemple de spectrogramme annoté avec plusieurs annotations qui semblent décalées sur l'axe temporel</figcaption></figure>

# 2. Premiers résultats

Malheureusement les premiers résultats d'entraînement ne montrent que très peu de détection de vocalise de Chiroptères ou Orthoptères. Il semblerait que la courte durée des annotations qui représentent des bounding boxes de moins d'1 pixel pose problème.

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>**Figure 6.** Matrice de confusion des prédictions faites sur le dataset Chiroptères filtré contenant les 25 espèces</figcaption></figure>
## Spectrogrammes annotés

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

## Prédictions

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>**Figure 7.** Spectrogrammes annotés contenant des vocalises de Chiroptères (a) et résultats des prédictions sur les mêmes spectrogrammes</figcaption></figure>
## CONCLUSION Volet Acoustique

Le principal facteur permettant d'améliorer le dataset actuel des oiseaux agricoles est le nombre d'annotations qui pourrait être triplé si les fréquences maximales et minimum sont renseignées dans le tableau CSV. Concernant les Chiroptères toutes les espèces n'ont pas été conservées pour les premiers résultats car certaines semblaient sous représentées (cf Tab 2). Quelles sont les espèces d'intérêt ? Est-ce que certaines espèces peuvent être regroupées ? Faut-il conserver les Orthoptères ? Dans l'idéal, il faudrait modifier les annotations actuelles des Chiroptères pour mieux englober les vocalises. Est-ce une volonté d'avoir une annotation si courte en temps pour chaque vocalise ou les annotations étaient originalement différentes ?
# Chapitre 3. Derniers résultats du modèle Vision Offline

## Introduction

Les derniers travaux sur la partie Vision se sont concentrés sur l'entraînement d'un modèle léger capable d'une bonne précision, d'une bonne vitesse d'inférence ainsi que d'une faible charge sur le système embarqué. Nous avons tout d'abord utilisés les résultats obtenus avec

Le dataset acoustiques des oiseaux agricoles comporte 14 988 annotations une fois les 10 espèces d'intérêt sélectionnées (cf Tab 1).

<figure><img src="image_20.png" /></figure>

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

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<figure><img src="image_23.png" /></figure>

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