Pré-Publication, Document De Travail Année : 2024

WABAD: A World Annotated Bird Acoustic Dataset for Passive Acoustic Monitoring

Cristian Pérez-Granados (1, 2) , Jon Morant Etxebarría , Kevin Félix Arno Darras , Oscar Humberto Marín Gómez , Irene Mendoza (3, 4) , Miguel Ángel Mohedano-Muñoz , Eduardo Santamaría , Giulia Bastianelli , Alba Márquez-Rodríguez , Michał Budka , Gerard Bota (5) , José M de la Peña Rubio (6) , Eladio L García de La Morena , Pablo de La Nava , Mario Fernández-Tizón , Hugo Sánchez-Mateos , Adrián Barrero , Juan Traba (7) , Tomasz S Osiejuk , Patrick J Hart (8) , A Navine , Andrés Felipe Montoya Muñoz , Carlos Barros de Araujo , Gabriel Lima Medina Rosa , Ingrid Maria Denóbile Torres , Ana Luiza Camargo Catalano , Cássio Rachid Meireles de Almeida Simões , Diego Llusia , Morales Manuel M.B , Pablo Acebes , Juan Antonio Medina , Nicholas Brown , Christos Astaras , Ilias Karmiris , Elizabeth Navarrete , Maxime Cauchoix , Luc Barbaro (9) , David Funosas (10, 11, 12, 13) , Dominik Arend , Sandra Müller , Fernando González-García , Alberto González-Romero , Christos Mammides , Michaelangelo Pontikis , Giordano Jacuzzi , Julian D Olden , Sara P Bombaci , Gabriel Marcacci , Alain Jacot , Juan Pablo Zurano , Elena Gangenova , Diego Varela , Facundo Di Sallo , Gustavo A Zurita , Andrey Atemasov , Junior A Tremblay , Vincent Lamarre , Anja Hutschenreiter , Alan Monroy-Ojeda , Mauricio Díaz-Vallejo , Sergio Chaparro-Herrera , Robert A Briers , Renata S Sousa-Lima , Thiago Pinheiro , Wigna Carla Da Silva , Alice Calvente , Anamaria Dal Molin , Alexandre Antonelli , Svetlana Gogoleva , Igor Palko , Hiếu Vũ Trọng , Marina Henriques Lage Duarte , Natália dos Santos Falcão Saturnino , Samuel Rodrigues Silva , Ana Rainho , Paula Lopes , Karl-L. Schuchmann , Matinez I Marques , Ana S de Oliveira , Nick A Littlewood , Mao-Ning Tuanmu , Yi-Ru Cheng , Hsuan Chao , Sebastian Kepfer-Rojas , Andrea L Aguilera , Lluís Brotons , Mariano J Feldman , Pooja Panwar , Aaron S Weed , Anant Dehwal , Esther Sebastián-González
Jon Morant Etxebarría
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Kevin Félix Arno Darras
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Oscar Humberto Marín Gómez
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Miguel Ángel Mohedano-Muñoz
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Eduardo Santamaría
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Giulia Bastianelli
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Alba Márquez-Rodríguez
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Michał Budka
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Eladio L García de La Morena
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Pablo de La Nava
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Mario Fernández-Tizón
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Hugo Sánchez-Mateos
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Adrián Barrero
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Tomasz S Osiejuk
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A Navine
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Andrés Felipe Montoya Muñoz
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Carlos Barros de Araujo
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Gabriel Lima Medina Rosa
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Ingrid Maria Denóbile Torres
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Ana Luiza Camargo Catalano
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Diego Llusia
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Morales Manuel M.B
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Pablo Acebes
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Juan Antonio Medina
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Nicholas Brown
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Christos Astaras
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Ilias Karmiris
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Elizabeth Navarrete
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Maxime Cauchoix
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Dominik Arend
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Sandra Müller
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Fernando González-García
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Alberto González-Romero
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Christos Mammides
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Michaelangelo Pontikis
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Giordano Jacuzzi
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Julian D Olden
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Sara P Bombaci
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Gabriel Marcacci
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Alain Jacot
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Juan Pablo Zurano
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Elena Gangenova
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Diego Varela
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Facundo Di Sallo
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Gustavo A Zurita
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Andrey Atemasov
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Junior A Tremblay
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Vincent Lamarre
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Anja Hutschenreiter
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Alan Monroy-Ojeda
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Mauricio Díaz-Vallejo
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Sergio Chaparro-Herrera
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Robert A Briers
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Renata S Sousa-Lima
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Thiago Pinheiro
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Wigna Carla Da Silva
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Alice Calvente
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Anamaria Dal Molin
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Alexandre Antonelli
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Svetlana Gogoleva
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Igor Palko
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Hiếu Vũ Trọng
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Marina Henriques Lage Duarte
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Samuel Rodrigues Silva
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Ana Rainho
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Paula Lopes
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Karl-L. Schuchmann
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Matinez I Marques
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Ana S de Oliveira
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Nick A Littlewood
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Mao-Ning Tuanmu
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Yi-Ru Cheng
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Hsuan Chao
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Sebastian Kepfer-Rojas
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Andrea L Aguilera
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Lluís Brotons
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Mariano J Feldman
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Pooja Panwar
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Aaron S Weed
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Anant Dehwal
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Esther Sebastián-González

Résumé

Under the current global biodiversity crisis, there is a need for automated and non-invasive monitoring techniques that are able to gather large amounts of information cost-effectively at large scales. One such technique is passive acoustic monitoring, which is commonly coupled with automatic identication of animal species based on their sound. Automated sound analyses usually require the training of sound detection and identication algorithms. These algorithms are based on annotated acoustic datasets which mark the occurrence of sounds of particular species. However, compiling large annotated acoustic datasets is time consuming and requires experts, and therefore they normally cover a reduced spatial and taxonomic scale. This data paper presents WABAD, the World Annotated Bird Acoustic Dataset for passive acoustic monitoring. WABAD is designed to provide the public, the research community, and conservation managers with a novel and globally representative annotated acoustic dataset. This database includes 5,044 minutes of audio les annotated to species-level by local experts with the start and end time, and the upper and lower frequencies of each identied bird vocalisation in the recordings. The database has a wide taxonomic and spatial coverage, including information on 90,662 vocalisations from 1,147 bird species recorded at 70 recording sites in 27 countries and distributed across 13 biomes. WABAD can be used, for example, for developing and/or validating automatic species detection algorithms, answering ecological questions, such as assessing geographical variations on bird vocalisations, or comparing acoustic diversity indices with species-based diversity indices. The dataset is published under a Creative Commons Attribution Non Commercial 4.0 International copyright.
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hal-04903429 , version 1 (21-01-2025)

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Cristian Pérez-Granados, Jon Morant Etxebarría, Kevin Félix Arno Darras, Oscar Humberto Marín Gómez, Irene Mendoza, et al.. WABAD: A World Annotated Bird Acoustic Dataset for Passive Acoustic Monitoring. 2025. ⟨hal-04903429⟩
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