विदेश की खबरें | नई तकनीक व्हेल, कैसोवरी और अन्य बमुश्किल श्रव्य जीवों की आवाज़ों में छिपे विवरण खोजने में मददगार

सिडनी, 17 जुलाई (द कन्वरसेशन) पिछले कुछ दशकों में जानवरों की आवाज़ पर शोध में भारी वृद्धि देखी गई है। रिकॉर्डिंग उपकरण और विश्लेषण तकनीकों में प्रगति ने पशु व्यवहार, जनसंख्या वितरण, वर्गीकरण और शरीर रचना विज्ञान में नई अंतर्दृष्टि प्रदान की है।

इकोलॉजी एंड इवोल्यूशन में प्रकाशित एक नए अध्ययन में, हम जानवरों की आवाज़ का विश्लेषण करने के लिए उपयोग की जाने वाली सबसे आम विधियों में से एक की सीमाएं दिखाते हैं। इन सीमाओं के कारण हिंद महासागर में व्हेल के गाने और ज़मीन पर जानवरों की आवाज़ के बारे में भी असहमति हो सकती है।

हम एक नई विधि प्रदर्शित करते हैं जो इस समस्या को दूर कर सकती है। यह जानवरों की आवाज़ के पहले से छिपे विवरणों को उजागर करता है, जो जानवरों की ध्वनि अनुसंधान में भविष्य की प्रगति के लिए आधार प्रदान करता है।

व्हेल गीत का महत्व

एक चौथाई से अधिक व्हेल प्रजातियाँ असुरक्षित, लुप्तप्राय या गंभीर रूप से लुप्तप्राय के रूप में सूचीबद्ध हैं। व्हेल के व्यवहार, जनसंख्या वितरण और मानव निर्मित शोर के प्रभाव को समझना सफल संरक्षण प्रयासों की कुंजी है।

उन प्राणियों के लिए जो अपना लगभग सारा समय विशाल खुले समुद्र में छिपे रहते हैं, इनका अध्ययन करना कठिन है, लेकिन व्हेल गीतों का विश्लेषण हमें महत्वपूर्ण सुराग दे सकता है।

हालाँकि, हम केवल व्हेल गीतों को सुनकर उनका विश्लेषण नहीं कर सकते हैं - हमें उन्हें मानव कान की तुलना में अधिक विस्तार से मापने के तरीकों की आवश्यकता है।

इस कारण से, अक्सर किसी जानवर की ध्वनि का अध्ययन करने में पहला कदम एक दृश्य उत्पन्न करना होता है जिसे स्पेक्ट्रोग्राम कहा जाता है। यह हमें ध्वनि के चरित्र का बेहतर अंदाज़ा दे सकता है। विशेष रूप से, यह दिखाता है कि ध्वनि में ऊर्जा कब होती है (लौकिक विवरण), और किस आवृत्ति पर (वर्णक्रमीय विवरण)।

हम इन स्पेक्ट्रोग्रामों का सावधानीपूर्वक निरीक्षण करके और उन्हें अन्य एल्गोरिदम के साथ मापकर, गहन विश्लेषण करके, समय, आवृत्ति और तीव्रता के संदर्भ में ध्वनि की संरचना के बारे में जान सकते हैं। जब हम अपना काम प्रकाशित करते हैं तो निष्कर्षों को संप्रेषित करने में भी वे महत्वपूर्ण उपकरण होते हैं।

स्पेक्ट्रोग्राम की सीमाएँ क्यों हैं?

स्पेक्ट्रोग्राम उत्पन्न करने की सबसे आम विधि को एसटीएफटी के रूप में जाना जाता है। इसका उपयोग मैकेनिकल इंजीनियरिंग, बायोमेडिकल इंजीनियरिंग और प्रायोगिक भौतिकी सहित कई क्षेत्रों में किया जाता है।

हालाँकि, यह माना जाता है कि इसमें एक मूलभूत सीमा है - यह एक ही समय में सभी ध्वनि के अस्थायी और वर्णक्रमीय विवरणों की सटीक कल्पना नहीं कर सकता है। इसका मतलब यह है कि प्रत्येक एसटीएफटी स्पेक्ट्रोग्राम कुछ अस्थायी या वर्णक्रमीय जानकारी छोड़ देता है।

यह समस्या कम आवृत्तियों पर अधिक स्पष्ट होती है। इसलिए यह विशेष रूप से समस्याग्रस्त है जब पिग्मी ब्लू व्हेल जैसे जानवरों द्वारा निकाली गई आवाज़ का विश्लेषण किया जाता है, जिसका गाना इतना धीमा है कि यह मानव श्रवण की निचली सीमा तक पहुंच जाता है।

पिग्मी ब्लू व्हेल की आवाज़ समुद्र तल पर रखे गए भूकंपमापी द्वारा कैद की गई।

अपनी पीएचडी से पहले, मैंने ध्वनिकी और ऑडियो सिग्नल प्रोसेसिंग में काम किया, जहां मैं एसटीएफटी स्पेक्ट्रोग्राम और इसकी कमियों से काफी हद तक परिचित हो गया।

लेकिन स्पेक्ट्रोग्राम उत्पन्न करने की अलग-अलग विधियाँ हैं। मुझे ऐसा लगा कि व्हेल गीत के अध्ययन में उपयोग किए जाने वाले एसटीएफटी कुछ विवरण छिपा सकते हैं, और इस कार्य के लिए अधिक उपयुक्त अन्य तरीके भी हो सकते हैं।

हमारे अध्ययन में, मेरे सह-लेखक ट्रेसी रोजर्स और मैंने एसटीएफटी की तुलना नए विज़ुअलाइज़ेशन तरीकों से की। हमने निर्मित (सिंथेटिक) परीक्षण संकेतों के साथ-साथ पिग्मी ब्लू व्हेल, एशियाई हाथियों और अन्य जानवरों, जैसे कैसोवेरी और अमेरिकी मगरमच्छों की रिकॉर्डिंग का उपयोग किया।

जिन तरीकों का हमने परीक्षण किया उनमें सुपरलेट ट्रांसफॉर्म नामक एक नया एल्गोरिदम शामिल है, जिसे हमने मस्तिष्क तरंग विश्लेषण में इसके मूल उपयोग से अनुकूलित किया है। हमने पाया कि इस विधि ने हमारे द्वारा परीक्षण किए गए अन्य की तुलना में 28% कम त्रुटियों के साथ हमारे सिंथेटिक परीक्षण सिग्नल के विज़ुअलाइज़ेशन उत्पन्न किए।

जानवरों की आवाज़ देखने का बेहतर तरीका

यह परिणाम आशाजनक था, लेकिन जब हमने इसे जानवरों की आवाज़ पर लागू किया तो सुपरलेट ने अपनी पूरी क्षमता प्रकट की।

हाल ही में, चागोस पिग्मी ब्लू व्हेल गीत को लेकर कुछ असहमति रही है: क्या इसकी पहली ध्वनि "स्पंदित" है या "टोनल"। ये दो शब्द ध्वनि में अतिरिक्त आवृत्तियों को संदर्भित करते हैं, लेकिन दो अलग-अलग तरीकों से उत्पन्न होते हैं।

एसटीएफटी स्पेक्ट्रोग्राम इस बहस को हल नहीं कर सकते हैं, क्योंकि वे इस ध्वनि को स्पंदित या टोनल के रूप में दिखा सकते हैं, यह इस बात पर निर्भर करता है कि वे कैसे कॉन्फ़िगर किए गए हैं। हमारा सुपरलेट विज़ुअलाइज़ेशन ध्वनि को स्पंदित दिखाता है और इस गीत का वर्णन करने वाले अधिकांश अध्ययनों से सहमत है।

एशियाई हाथियों की गड़गड़ाहट की कल्पना करते समय, सुपरलेट ने स्पंदन दिखाया जिसका उल्लेख इस ध्वनि के मूल विवरण में किया गया था, लेकिन बाद के सभी विवरणों से अनुपस्थित रहा है। इसे कभी भी स्पेक्ट्रोग्राम में नहीं दिखाया गया है।

दक्षिणी कैसोवरी की आवाज और अमेरिकी मगरमच्छ की दहाड़ के हमारे सुपरलेट विज़ुअलाइज़ेशन ने पहले से अज्ञात अस्थायी विवरण दिखाए जो पिछले अध्ययनों में स्पेक्ट्रोग्राम द्वारा नहीं दिखाए गए थे।

दक्षिणी कैसोवरी द्वारा निकाली गई ध्वनियाँ इतनी गहरी हैं कि हम उन्हें लगभग नहीं सुन सकते (हेडफ़ोन अनुशंसित)।

ये केवल प्रारंभिक निष्कर्ष हैं, प्रत्येक एक ही रिकॉर्डिंग पर आधारित है। इन अवलोकनों की पुष्टि के लिए और अधिक ध्वनियों का विश्लेषण करने की आवश्यकता होगी। फिर भी, यह भविष्य के काम के लिए उपजाऊ जमीन है।

बेहतर सटीकता से परे भी उपयोग में आसानी सुपरलेट की सबसे बड़ी ताकत हो सकती है। जानवरों का अध्ययन करने के लिए ध्वनि का उपयोग करने वाले कई शोधकर्ताओं की पृष्ठभूमि पारिस्थितिकी, जीव विज्ञान और पशु चिकित्सा विज्ञान में है। वे ऑडियो सिग्नल विश्लेषण केवल लक्ष्य प्राप्ति के साधन के रूप में सीखते हैं।

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