Programa
Información general
El taller está dirigido a estudiantes interesados en el uso de la bioacústica como una herramienta para entender los factores ecológicos/evolutivos que han moldeado los sistemas de comunicación acústica en animales, utilizando el ambiente de programación R para llevar acabo mediciones precisas de la estructura de estas señales. El requisito principal es tener curiosidad científica y determinación para sobrepasar los obstáculos de escribir códigos en R. El curso dará un repaso básico del lenguaje de programación en R, y utilizará grabaciones de libre acceso del sitio web www.xeno-canto.org (o grabaciones propias) para llevar a cabo los ejercicios del taller. Se dará prioridad a los estudiantes con conocimiento previo en el lenguaje de programación R.
La bioacústica y la revolución de R
Los sonidos animales son comportamientos que se pueden documentar con poca inversión financiera y que pueden generar gran cantidad de información para entender de una forma integral las distintas dimensiones de la biodiversidad, particularmente en regiones mega-diversas como lo es el Neotrópico. La bioacústica provee a los investigadores de técnicas robustas y de bajo costo (en tiempo y dinero) para un amplio espectro de campos de investigación biológica. Entre estos se destacan el estudio detallado de las señales de comunicación intra e inter específicas, la composición de especies, la estimación de densidades poblacionales, y el monitoreo de la biodiversidad en áreas remotas. La bioacústica también ha sido ampliamente utilizada en campos como la sistemática, la conservación y el manejo de poblaciones silvestres. En particular, se destaca la descripción de la variación geográfica de despliegues acústicos y el uso de los cantos en la diagnosis de nuevas especies y el estudio de sus relaciones macro sistemáticas.
A pesar de la relativa accesibilidad de las herramientas para registrar las señales acústicas animales, los paquetes computacionales para el análisis de estas señales se distribuyen de manera comercial, restringiendo su uso. Sin embargo, el desarrollo del lenguaje de programación R, ha facilitado el libre acceso a herramientas de análisis bioacústico. Además, la flexibilidad de R ha hecho posible el desarrollo de análisis que se ajustan mejor a las preguntas de investigación y las características de las señales acústicas de los diferentes sistemas. La combinación de la flexibilidad del lenguaje de R y la abundancia de grabaciones de libre acceso brinda posibilidades ilimitadas para la investigación científica en este campo.
Objetivo
Entrenar a estudiantes en ciencias biológicas y jóvenes científicos en el uso de R como una herramienta para análisis de sonidos animales. Específicamente, se busca enseñar a los participantes a hacer uso de las herramientas computacionales y los recursos de investigación libremente disponibles para llevar a cabo investigación científica en temas tan variados como el comportamiento animal, la evolución y el monitoreo de comunidades. R es un lenguaje flexible, que abre posibilidades creativas, pero requiere entrenamiento básico para sacar provecho de estas ventajas. Al final del taller, los participantes tendrán un buen manejo en los métodos de análisis bioacústico en R.
Paquetes de R
- warbleR 1.5(versión de github)
- Rraven (versión de github)
- soundgen (opcional)
- phonTools (opcional)
- RcolorBrewer (opcional)
- Tambien necesitan crear un proyecto de R para el curso en una carpeta nueva y guardar los archivos que se encuentran en este enlace en una sub-carpeta llamada “ejemplos”
Cronograma
Día 1
Introducciones de instructor, participantes y metas del taller
Codigo eficiente en R
- Fundamentos de R Fundamentos de R, ~ 2 horas
- Funciones Funciones, ~ 2 horas
- Bucles (loops) Bucles, ~ 1 hora
Bioacústica
- Introducción a la bioacústica Introduccion a bioacustica, ~ 1/2 hora
- La bioacústica: Estado histórico y actual
- Conceptos elementales de acústica Espectrogramas, ~ 2 horas
- Oscilogramas
- Espectrogramas y la transformada de Fourier
- Discusión de proyectos individuales (~1.5 horas)
- Formar grupos y presentar idea del proyecto
Día 2
Datos acústicos en R
- Importar y manipular datos acústicos en R Sonidos en R, ~ 2 horas
- Leer archivos de sonido como objetos en R
- Estructura del objeto “wave”
- Manipulación de objetos “wave”
- Otros objetos para representar sonido en R
- Paquete seewave: explorar, modificar y medir objetos “wave” seewave, ~ 2 horas
- Espectrogramas y oscilogramas
- Filtrado y sub-muestreo
- Medidas acústicas
Anotación de grabaciones Anotaciones, ~ 2 horas
- Identificar unidades en vocalizaciones animales
- Anotar sonidos en R
- Explorar y anotar grabaciones usando
- Guardar selecciones de Raven
- Exportar anotaciones (selection tables) a R usando el paquete Rraven
- Práctica: anotar grabaciones del proyecto
- Práctica: Exportar anotaciones a R
Introducción a warbleR Introducción a warbleR, ~ 2 horas
- Descripción general del paquete
- Cuadros de selección y cuadros de seleccion extendidos
- Manipulación de cuadros de selección
- Funciones de warbleR y el flujo de análisis en bioacústica
- Práctica: Obtener grabaciones de Xeno-Canto para regiones y fechas específicas (tentativo)
- Práctica: revisión de grabaciones proyecto grupal
Día 3
Control de calidad de grabaciones y anotaciones Control de calidad, ~ 2 horas
- Revisar/corregir el formato de grabaciones (
check_wavs()
,wav_info()
,wav_dur()
,mp32wav()
yfix_wavs()
) - Escoger los parámetros adecuados para la creación de espectrogramas (
spec_param()
) - Revisión de selecciones (
check_sels()
,spectrograms()
,full_spec()
ycatalog()
) - Ajuste de selecciones (
seltailor()
)
- Práctica: anotación de grabaciones/revisión de anotaciones para proyecto
- Práctica: calcular parámetros espectrales para proyecto grupal
Detección automática de vocalizaciones Deteccion_automatica, ~ 2 horas
- Detección con filtros de amplitud, tiempo y frecuencia
- Detección con correlacción-cruzada
- Determinar el rango de frecuencia (
frange()
yfrange_detec()
)
Caracterizar la estructura de vocalizaciones animales Medidas de estructura acústica, ~ 2 horas
- Medidas espectro-temporales (
specan()
) - Descripción de los parámetros
- Contenido armónico
- Coeficientes cepstrales (
mfcc_stats()
) - Correlación-cruzada (
x_corr()
) - Distorsión dinámica de tiempo (Dynamic time warping) (
df_DTW()
,ff_DTW()
) - Proporción señal/ruido (
sig2noise()
) - Inflecciones (
inflections()
)
Caracterizando otros niveles jerárquicos de las vocalizaciones Niveles jerarquicos en vocalizaciones, ~ 2 horas
- Creando espectrogramas de “cantos” (
full_spec()
yspecreator()
) - Parámetros espectrales a otros niveles (
song_param()
)
Día 4
Determinar el método de análisis apropiado Comparar metodos, ~ 1 hora
- Comparar el desempeño de los diferentes métodos de medición (
compare_methods()
)
Herramientas adicionales en warbleR Herramientas adicionales en warbleR, ~ 1 hora
- Consolidar archivos de audio y mover imágenes
- Crear pdfs de espectrogramas
- Análisis de coordinación vocal (
coor_test()
ycoor_graph()
) - Simulación de vocalizaciones
Otros paquetes de análisis acústico en R Otros paquetes de análisis acústico, ~ 1 hora
- soundgen: simulación de sonido en R
- bioacoustics: detectar harmonicidad y frecuencia fundamental
- monitoR: detección automática de señales acústicas
- soundecology: análisis con grabaciones acústicas pasivas
Proyectos grupales
- Análisis acústicos y estadísticos
- Preparación de gráficos y presentación (Información general, hipótesis o pregunta, predicciones, análisis, resultados y discusión)
- Presentaciones de proyectos
Software
- Audacity (libre acceso) https://www.audacityteam.org
- Audacious (libre acceso) https://audacious-media-player.org
- FLAC (libre acceso) https://sourceforge.net/projects/flac
- Paquete estadístico R (libre acceso) http://www.r-project.org
- Raven Pro 1.5 (libre acceso para algunos paises) https://store.birds.cornell.edu/Raven_Pro_p/ravenpro.htm
- Rstudio (libre acceso) http://www.rstudio.com
Literatura recomendada
- Araya-Salas M, G Smith-vidaurre & M Webster. 2017. Assessing the effect of sound file compression and background noise on measures of acoustic signal structure. Bioacoustics 4622, 1–17
- Araya-Salas M, Smith-Vidaurre G (2017) warbleR: An R package to streamline analysis of animal acoustic signals. Methods Ecol Evol 8:184–191.
- Araya-Salas M, Wojczulanis-Jakubas K, Phillips EM, Mennill DJ, Wright TF (2017) To overlap or not to overlap: context-dependent coordinated singing in lekking long-billed hermits. Anim Behav 124:57–64.
- Medina-García A, Araya-Salas M, Wright TF (2015) Does vocal learning accelerate acoustic diversification? Evolution of contact calls in Neotropical parrots. J Evol Biol 28(10):1782–1792.
- Podos J, Warren P (2007) The evolution of geographic variation in birdsong. Advances in the Study of Behavior 37: 403-458.
- Philippe, J. R., Felipe, L., & Celio, F. B. (2017). The use of bioacoustics in anuran taxonomy: theory, terminology, methods and recommendations for best practice. Zootaxa.
- Tubaro P (1999). Bioacústica aplicada a la sistemática, conservación y manejo de poblaciones naturales de aves. Etología 7: 19-32.
- Sueur J, Aubin T, Simonis C (2008) Equipment review: seewave, a free modular tool for sound analysis and synthesis. Bioacoustics 18(2):213–226.
- Sueur, J. (2018). Sound Analysis and Synthesis with R.