Details

Чтобы понять структуру вокализаций, необходимо изучить временные характеристики их элементов, что может быть сделано объективно с применением статистических функций, не вовлекая человеческого эксперта. В данной работе предлагается использовать профиль взаимной информации сигнала и его копии, сдвинутой по времени, для изучения временных характеристик биоакустических сигналов. Выбор такой статистической метрики обосновывается через рассмотрение взаимной информации различных синтетических сигналов. Сравнение взаимной информации и автокорреляционной функции случайного процесса, скоррелированных случайных величин, сигнала азбуки Морзе и нестационарного случайного процесса показало преимущество взаимной информации, т.к. профиль данной функции проявляет не только временные характеристики значений сигнала, но и временные характеристики распределений. Для дальнейшего анализа временной структуры вокализаций белух, было создано приложение в MATLAB, использующее подход к вычислению взаимной информации сигнала для различных временных интервалов. При помощи этого приложения можно выделять временные характеристики сигналов эхолокации и коммуникативных сигналов белух, для изучения возможного словаря или алфавита этих сигналов.

In order to understand the structure of vocalizations, it is necessary to study the temporal characteristics of their elements, what can be done objectively by applying statistical functions without involving a human expert. In this paper it is proposed to use the shape of mutual information of the signal and its copy, shifted in time, to study the temporal characteristics of bioacoustic signals. The choice of such statistical metric is justified by considering the mutual information of different synthetic signals. Comparison of mutual information and autocorrelation function of the random process, the correlated random values, the morse code signal and the nonstationary random process showed the advantage of mutual information, because the shape of this function shows not only the temporal characteristics of signal values, but also the temporal characteristics of distributions. To further analyze the temporal structure of beluga whale vocalizations, an application was created in MATLAB, using an approach to calculate mutual information of signals for different time intervals. With this application, it is possible to highlight the temporal characteristics of echolocation signals and communicative signals of beluga whale, to study a possible dictionary or alphabet of these signals.