- Pesquisadores identificaram o som de oito espécies de peixe, com mais de mil gravações atribuídas a elas no projeto Fish Sounds.
- O estudo, com participação do Canadá, Estados Unidos e Brasil, combinou monitoramento acústico passivo e machine learning, alcançando 88% de precisão na associação dos sons à espécie.
- O algoritmo analisou 47 características sonoras, como frequência e duração, para diferenciar os barulhos entre as espécies.
- Também ficou claro que peixes maiores tendem a emitir sons de frequência mais baixa, e certos comportamentos geram sons específicos, como defesa ao serem perseguidos.
- A pesquisa foi publicada no Journal of Fish Biology e o acervo está disponível em FishSounds.net.
Dois ou mais pesquisadores da Universidade de Vitória, no Canadá, lideram um estudo que identifica os sons de oito espécies de peixe. O trabalho faz parte do projeto Fish Sounds, dedicado a catalogar vozes subaquáticas a partir de gravações. A pesquisa foi publicada no Journal of Fish Biology.
A iniciativa envolve equipes do Canadá, dos Estados Unidos e do Brasil, com foco na comunicação entre peixes de recife rochoso. O objetivo é entender como cada espécie produz um dialeto sonoro distinto e como isso facilita a comunicação no ambiente marinho.
O estudo utiliza monitoramento acústico passivo aliado a técnicas de machine learning. O conjunto inclui mais de 1.300 gravações disponíveis em FishSounds.net, com análise de 47 características sonoras diferentes. Os sons foram associados a oito tipos de peixe com alta confiabilidade.
Metodologia
Pesquisadores combinaram áudio com imagens para identificar a origem de cada som. Um sistema de reconhecimento treinado avaliou padrões de frequência e duração, aumentando a precisão na associação som-especie.
Resultados mostram que peixes maiores tendem a emitir sons de frequência mais baixa, enquanto espécies menores produzem timbres mais agudos. A capacidade de distinguir vozes ajuda a entender a acústica de recifes e a interação entre espécies.
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