4.3. Considerations about the metho

4.3. Considerations about the methodology
Although several automated indexes have been proposed for soundscape
and biodiversity analyses, the application of a single index can
hardly account for all the biological components (Sueur et al., 2014).
Therefore, the simultaneous use of acoustic indices could provide additional
insights on biophony reactions to mining noise, and may help to
improve understanding of species reactions. Nevertheless, the separation
of the two different soundscape components (technophony and
biophony) still represents a difficult task because they overlap, particularly
in the lower frequency bands. Consequently, when automatic processing
procedures are applied in noise-polluted environments,
technophony might be read as biophony and vice versa. In this study,
one algorithmwas selected for the processing phase, the Acoustic Complexity
Index (ACI), because it has been previously proven to be effective
for filtering out constant sounds (Pieretti et al., 2011) such as
trucks' transits or background buzz frommining activity,while enhancing
the variability of biological sonic productions. Therefore, ACI is
regarded here as a proxy of biophonies that are compared across two
different soundscapes, noisy and natural.
Future research might consider the application of several indices in
recordings characterized by different kinds of noise, in order to analyze
their pros and cons togetherwith the emergent properties of their combined
use. Indeed, studies describing the use of acoustic indices to investigate
animal communities in noise-polluted environments are needed.
Additionally, it is important to note that soundscape measurements are,
currently, not able to provide precise and detailed information at a
species-specific level. There is still the need for a comparison with classical
fieldwork data, e.g. species aural census, in order to interpret the
automatic procedure results correctly. When dealing with noisepolluted
habitats, analytic compromises must be defined, such as to
split the analyses into specific frequency bands (for example here
0–1.5 kHz and 1.5–22 kHz). Nevertheless, the exploration of acoustic
communities and soundscapes offers an efficient way to analyze largescale
phenomena (Sueur et al., 2014). The assessment of acoustic temporal
and spectral changes can provide a general overview of circadian

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

4.3. ข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับวิธีแม้ว่าหลายแบบอัตโนมัติ ได้รับการเสนอดัชนีสำหรับสันและการวิเคราะห์ความหลากหลายทางชีวภาพ การประยุกต์ใช้ดัชนีเดียวสามารถแทบไม่บัญชีสำหรับทั้งหมดส่วนประกอบทางชีวภาพ (Sueur et al. 2014)ดังนั้น ใช้งานพร้อมกันของเสียงดัชนีสามารถให้เพิ่มเติมข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับปฏิกิริยา biophony เสียงเหมืองแร่ และอาจช่วยปรับปรุงความเข้าใจของปฏิกิริยาชนิด อย่างไรก็ตาม การแยกส่วนสันแตกต่างกันสอง (technophony และbiophony) ยังคงแสดงเป็นงานที่ยากเนื่องจากซ้อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแถบความถี่ต่ำ ดังนั้น เมื่ออัตโนมัติการประมวลผลขั้นตอนใช้ในสภาพแวดล้อมที่ปนเปื้อนเสียงอาจจะอ่าน technophony เป็น biophony และในทางกลับกัน ในการศึกษานี้สำหรับขั้นตอนการประมวลผล ความซับซ้อนอคูสติ algorithmwas หนึ่งดัชนี (ACI), เนื่องจากมันได้รับการพิสูจน์ก่อนหน้านี้จะมีประสิทธิภาพสำหรับกรองออกเสียงคง (Pieretti et al. 2011) เช่นผ่านหรือพื้นหลังของรถบรรทุก buzz frommining กิจกรรม เสริมสร้างความแปรปรวนของการผลิตเสียงทางชีวภาพ ดังนั้น ACI เป็นถือว่านี่เป็นพร็อกซีของ biophonies ที่จะเปรียบเทียบทั้งสองต่ำแตกต่างกัน เสียงดัง และเป็นธรรมชาติวิจัยในอนาคตอาจพิจารณาการใช้ดัชนีต่าง ๆ ในบันทึกลักษณะแตกต่างกันของเสียง เพื่อวิเคราะห์togetherwith pros และ cons ของคุณสมบัติของพวกเขารวมโผล่ออกมาการใช้งาน อธิบายการใช้ดัชนีเสียงการตรวจสอบศึกษาจริงชุมชนสัตว์ในสภาพแวดล้อมปนเปื้อนเสียงมีความจำเป็นนอกจากนี้ มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะทราบว่า วัดสันในปัจจุบัน ไม่สามารถให้ข้อมูลโดย ละเอียดได้ระดับสาย ยังคงมีความต้องการการเปรียบเทียบกับคลาสสิกข้อมูลงานภาคสนาม เช่นพันธุ์ฟังสำมะโน การแปลความกระบวนการอัตโนมัติผลอย่างถูกต้อง เมื่อจัดการกับ noisepollutedแหล่งที่อยู่อาศัย วิเคราะห์นี่ต้องกำหนดไว้ เช่นการวิเคราะห์การแบ่งแถบความถี่เฉพาะ (ตัวอย่างเช่นที่นี่0 – 1.5 kHz และ 1.5 – 22 kHz) อย่างไรก็ตาม การสำรวจเสียงชุมชนและต่ำมีการวิเคราะห์ largescaleปรากฏการณ์ (Sueur et al. 2014) การประเมินความเสียงชั่วขณะและสเปกตรัมการเปลี่ยนแปลงสามารถให้ภาพรวมของความเป็นกลาง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

4.3 ข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับวิธีการที่
แม้ว่าดัชนีอัตโนมัติหลายคนได้รับการเสนอชื่อสำหรับ soundscape
และวิเคราะห์ความหลากหลายทางชีวภาพ, การประยุกต์ใช้ดัชนีเดียวที่สามารถ
แทบจะไม่บัญชีสำหรับทุกองค์ประกอบทางชีวภาพ (ซัวล์ et al., 2014).
ดังนั้นการใช้งานพร้อมกันของดัชนีอะคูสติกสามารถให้ เพิ่มเติม
ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวปฏิกิริยา biophony เสียงการทำเหมืองแร่และอาจช่วยในการ
ปรับปรุงความเข้าใจในการเกิดปฏิกิริยาชนิด อย่างไรก็ตามการแยก
ของทั้งสองส่วนประกอบ soundscape แตกต่างกัน (technophony และ
biophony) ยังคงแสดงให้เห็นถึงงานที่ยากเพราะพวกเขาซ้อนทับกันโดยเฉพาะอย่างยิ่ง
ในที่ต่ำกว่าคลื่นความถี่ ดังนั้นเมื่อการประมวลผลอัตโนมัติ
ขั้นตอนจะนำไปใช้ในสภาพแวดล้อมเสียงปนเปื้อน
technophony อาจจะอ่านเป็น biophony และในทางกลับกัน ในการศึกษานี้
หนึ่ง algorithmwas เลือกสำหรับขั้นตอนการประมวลผลอะคูสติกซับซ้อน
ดัชนี (ACI) เพราะได้รับการพิสูจน์ก่อนหน้านี้จะมีประสิทธิภาพ
ในการกรองออกเสียงคงที่ (Pieretti et al., 2011) เช่น
transits รถบรรทุกหรือฉวัดเฉวียนพื้นหลัง frommining กิจกรรมในขณะที่เพิ่ม
ความแปรปรวนของโปรดักชั่นทางชีวภาพโซนิค ดังนั้น ACI จะ
ได้รับการยกย่องที่นี่เป็นตัวแทนของ biophonies ที่มีการเปรียบเทียบกันในสอง
soundscapes ที่แตกต่างกันที่มีเสียงดังและเป็นธรรมชาติ.
การวิจัยในอนาคตอาจพิจารณาการประยุกต์ใช้หลายดัชนีใน
บันทึกที่โดดเด่นด้วยรูปแบบที่แตกต่างกันของเสียงในการสั่งซื้อเพื่อวิเคราะห์
ข้อดีและข้อเสียของพวกเขา togetherwith คุณสมบัติที่โผล่ออกมาจากการรวมกันของพวกเขา
ใช้ อันที่จริงการศึกษาอธิบายการใช้งานของดัชนีอะคูสติกในการตรวจสอบ
ชุมชนสัตว์ในสภาพแวดล้อมที่มีเสียงดังรบกวนการปนเปื้อนที่มีความจำเป็น.
นอกจากนี้ยังเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องทราบว่าการวัด soundscape มี
อยู่ในปัจจุบันไม่สามารถที่จะให้ข้อมูลที่แม่นยำและมีรายละเอียดใน
ระดับสายพันธุ์เฉพาะ ยังคงมีความจำเป็นในการเปรียบเทียบกับคลาสสิกที่
ข้อมูลภาคสนามเช่นการสำรวจสำมะโนประชากรสายพันธุ์หูเพื่อตีความ
ผลการขั้นตอนอัตโนมัติได้อย่างถูกต้อง เมื่อจัดการกับ noisepolluted
ที่อยู่อาศัยการประนีประนอมการวิเคราะห์จะต้องกำหนดเช่นการ
แยกวิเคราะห์ลงไปในคลื่นความถี่ที่เฉพาะเจาะจง (ตัวอย่างเช่นที่นี่
0-1.5 เฮิร์ทซ์และ 1.5-22 kHz) อย่างไรก็ตามการสำรวจของอะคูสติก
ชุมชนและ soundscapes มีวิธีที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ largescale
ปรากฏการณ์ (ซัวล์ et al., 2014) การประเมินผลของชั่วคราวอะคูสติก
การเปลี่ยนแปลงและการสเปกตรัมสามารถให้ภาพรวมทั่วไปของเป็นกลาง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

4.3 . ข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับวิธีการแม้ว่าหลายแบบอัตโนมัติดัชนีได้รับการเสนอสำหรับ soundscapeและการวิเคราะห์ทางชีวภาพ การประยุกต์ใช้ดัชนีเดี่ยวสามารถแทบจะบัญชีสำหรับทุกองค์ประกอบทางชีวภาพ ( sueur et al . , 2010 )ดังนั้นการใช้งานพร้อมกันของดัชนีสติกสามารถให้เพิ่มเติมข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับปฏิกิริยา biophony เสียงเหมืองแร่ และอาจช่วยปรับปรุงความเข้าใจของปฏิกิริยาชนิด อย่างไรก็ตาม การแยกของทั้งสองที่แตกต่างกัน ( technophony soundscape ส่วนประกอบและbiophony ) ยังคงเป็นงานที่ยากเพราะมันทับซ้อนกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแถบความถี่ที่ต่ำกว่า ดังนั้น เมื่อการประมวลผลอัตโนมัติขั้นตอนที่ใช้ในเสียง มลพิษสิ่งแวดล้อมtechnophony อาจจะอ่านเป็น biophony และในทางกลับกัน ในการศึกษานี้หนึ่ง algorithmwas เลือกสำหรับการประมวลผลที่ซับซ้อนทางเฟสดัชนี ( ACI ) เพราะได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพ ก่อนหน้านี้สำหรับกรองเสียงคงที่ ( pieretti et al . , 2011 ) เช่นรถบรรทุก " เปลี่ยนรถหรือพื้นหลังชน frommining ในขณะที่การเพิ่มกิจกรรมการเปลี่ยนแปลงทางชีวภาพของโซนิค การผลิต ดังนั้น ของ คือถือว่านี่เป็น ตัวแทนของ biophonies จะเปรียบเทียบระหว่างสองsoundscapes ที่แตกต่างกันดังธรรมชาติการวิจัยในอนาคตอาจจะพิจารณาการใช้ดัชนีหลาย ๆบันทึกลักษณะชนิดของสัญญาณรบกวน เพื่อวิเคราะห์ข้อดีและข้อเสียของพวกเขากับฉุกเฉินคุณสมบัติของพวกเขารวมใช้ แน่นอน , การศึกษาการใช้ดัชนีเพื่อตรวจสอบอะคูสติกชุมชนของสัตว์ในสภาพแวดล้อมที่มีเสียงดัง มลพิษก็จำเป็นนอกจากนี้มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะทราบว่าวัด soundscape ได้ขณะนี้ไม่สามารถให้รายละเอียดที่ชัดเจนและเผ่าพันธุ์ - เฉพาะระดับ . ยังคงมีความต้องการสำหรับการเปรียบเทียบกับคลาสสิกข้อมูลในภาคสนาม เช่น การฟังชนิดสำมะโนประชากร เพื่อตีความโดยอัตโนมัติกระบวนการผลลัพธ์ได้อย่างถูกต้อง เมื่อจัดการกับ noisepollutedที่อยู่อาศัย , เชิงวิเคราะห์ การประนีประนอมจะต้องกำหนด เช่นแบ่งการวิเคราะห์ออกเป็นแถบความถี่ที่เฉพาะเจาะจง ( เช่นที่นี่0 - 1.5 kHz และ 1.5 – 22 kHz ) อย่างไรก็ตาม ในการสำรวจของอะคูสติกชุมชนและ soundscapes เสนอวิธีที่มีประสิทธิภาพเพื่อวิเคราะห์มากกว่าปรากฏการณ์ ( sueur et al . , 2010 ) การประเมินและอะคูสติกและการเปลี่ยนแปลงสเปกตรัมสามารถให้ภาพรวมทั่วไปของที่เป็นกลาง