Woodieの徒然草（人生を豊にするのは自分）

NPOバードリサーチの研究支援募集に採択されました。どうぞご支援ください。

2019-12-18T04:37:00.003+09:00

NPOバードリサーチの研究支援募集に採択されました。どうぞご支援ください。

内容は「鳥の鳴き声のテープ起こしを楽にするWEBアプリ（トリル）の開発」です。有志でボランタリベースで行います。多分ユーザは国内で2桁、世界でも3桁もいないでしょうが、手作業の度合いを下げ効率化することで環境保全と生態調査のお役に立ちたい。

また、鳴き声自動認識のための教師データの収集も兼ねられるアプリなので集まったデータの公開でアルゴリズムの改良に役立てます。

詳しくはリンクをご覧ください。

一口三千円からです。他にも魅力的な調査もあります。この活動全体へのご支援、大歓迎です。

http://www.bird-research.jp/1_event/aid/kifu.html

http://www.bird-research.jp/1_event/…/plan/BR-aid2019009.pdf

ICレコーダの覚書(OLYMPUS LS-7)

2019-01-30T15:09:00.000+09:00

最近、タイマー録音機能付きのICレコーダ(ICR)の選択肢の幅が狭まっています。そのため、昔のICRを漁ることになるのですが、今回友人に教えてもらったLS-7を初入手。

使いこなしのための覚書です。

ファイルの作成時間：録音修了時間です。録音開始時間ではないです。この仕様は非常に好ましい。

確認方法：ICR(LS-7)で録音します。REC(pause)→REC（録音開始）→STOPで録音します。それぞれの時刻を秒単位まで記録しておきます。

terminal/OSXで
ls --full-time *
で確認すると時間が出てきます。

マイクは90度のステレオ＋センターの3つ内蔵ですが、野鳥録音には次の設定が自然に感じました。

センターマイク＝オフ

指向性＝オフ

ファイル名(8.3)：ファイル日付がない。LS_70039.WAV

マイクロフォンアレーを自作するのだ

2018-11-12T20:48:00.000+09:00

鳥の声は聞けば大抵どちらの方向から鳴いたかわかると思う。
でも、わかりにくい鳥もいる。

その代表がトラツグミだ。夜中、沢沿いの森の中で聞いていると本当にどちらから鳴いているのかわからない場所がある。わかる場所もある。こだまのせいなのか、思い込みなのか。強弱がついて聞こえるその声は移動すているのかどうかもわからなくなる。

というわけで方位検知をロボット聴覚技術を応用して測っちゃいましょう作戦を立案中。そのため、フィールドで使えて安価なマイクアレーを見つけられなかったので、自作することにした。

その製作記ではなく、録音機材の話。

ZOOM H6は6チャネル入力なのだけど、標準構成はステレオマイクなので、これを標準プラグを6チャネル入力にするためのヘッドを購入することにした。

注意はファントム電源非対応なので、コンデンサマイクをつなぐなら電源を別に用意しなければならないこと。マイクアレーはWM61互換のマイクカプセルに006Pで給電させる電源箱も自作する予定。

プリンタもついでに買わないとなー。

鳩ヶ湯(越前大野)にて

2018-08-14T12:16:00.002+09:00

山鳩が傷を癒したという謂れのある鳩ヶ湯に行って来ました。

大野市街から車でおおよそ30〜40分の白山国立公園にあります。標高560ｍと携帯電話のGPSソフトは教えてくれます。

そこにアオバトが湧き出る鉱泉水を飲みに来ます。また同じ名前の日帰り入浴もできる旅館（鳩ヶ湯）が1件営業しており、アオバトがどこで観れるか尋ねるとすぐ教えてもらえました。すぐ脇の橋の上から対岸に薄く褐色になった法面が見えます。その辺りで水を飲みに来るとのこと。コンクリを打った法面の上に土の斜面から流れ出た湧き水が溜まっているように見えます。よく見るとWEBカメラも設置していあります（自然保護センターが設置したようです）

打波川は透明で水量も多く、魚を追う人にも人気がありそう。橋で見ているとアオバトが3〜4羽から20+羽の群れで山の間を行き来します。照ヶ崎（大磯）の海外に降り立つアオバトの群れとは違って、すぐに湧き水を飲みに降りるのではなく、一旦湧く場所（ミネラルサイトと呼ぶとすると）の上の木立に入ります。群れが止まるのは広葉樹の樹冠から少し下の葉陰だけでなく、枯れ木の先端だったり、杉の先端だったり見えるところにも止まります。

安全を確認できたと思うのか、アオバトが少数でジグザグに降りていき、ミネラルサイトで嘴をつけて吸飲します。WEBではこのミネラルサイトで数十羽のアオバトが飛来し吸飲する様子もアップされていますが、この日の半日の観察では同時に2、3羽が飲んでいるだけでした。ミネラルサイトを擁する小山と対岸の杉の小山の間をひっきりなしにアオバトが飛んでいきます。このミネラルサイトの小山に入るアオバトの数は多いもののその全部がミネラルサイトに降り立って飲んでいるようには思えませんでした。

目的の一つである湧き水採取のため変色したコンクリの下までいきました。変色した法面全体から水が滴り落ちて水たまりになっていました。そこで50mlぐらい水を採取。口に含んで見るとかなり塩味を感じました。もちろん海水ほど塩辛くはないのですが、塩を水に薄く溶かした感じです。薄めの味噌汁やスポーツ飲料よりも薄い。でも山の中でこの塩味は相当な濃度だと思われます。

アブの攻撃をかわしながら採取した水は成分分析をお願いするつもりです。

この日も相当暑く、太陽が雲間に出たり入ったり。昼前、1時間の観察でもう無理と音を上げて温泉の部に突入。この間、鳴き声は1回のみ。

泉質はナトリウム塩化物炭酸水素冷鉱泉（泉源14.2℃）です。成分分析表では1kg中陽イオンではNa+が1894mgで最も多く、ついでCa2+が211mg、Mg2+が44.9mg。陰イオンでは炭酸イオン(HCO3-)が2509mg、Cl-が1835mg、硫酸イオン(SO4 2-)が188.4mgです。遊離成分はメタホウ酸(HB02)が52.7mg、メタけい酸(H2SiO3)が46.3mgでした。

浴槽の蛇口からでる源泉を舐めてみると、かなり濃い感じの塩水です。湯の華はわずかです。

食事をとっていると外は雷音を伴う大雨。あっという間に川は泥水の濁流となり、清流の豹変ぶりに山の荒々しさを感じました。

雨が止み涼しくなったので観察を続けるとなんとクマタカ(juv)が対岸の見えやすいところに止まったではないですか。

そのクマタカは6時半ごろまで同じ場所にいることになるのですが、その間にもアオバトは少数の群れでクマタカの上を飛び交っています。

たまたまご一緒させていただいたカメラマンのかたの話では、クマタカは山の上を旋回することはあってもなかなか間近に姿を見せてくれない。山から一斉にアオバトが飛び立つとクマタカが飛んでいることが多い、と教えていただきました。この密度の濃いアオバトは、タカたちにも狙われていると思います。

森の王者クマタカとアオバト、その捕食・被食のドラマも繰り広げられているのかもしれません。森の中でアオバトがこんなに観察できる鳩ヶ湯はアオバト観察の第2の聖地になるかもしれません。

まとめ、森から照ヶ崎の岩礁に来るアオバトと山の湧き水に来るアオバトの比較。

似ている点：

群れでミネラルサイトに飛翔して集まる
一旦、ミネラルサイトの近くの森や林に入る（照ヶ崎では後背地のエリザベスサンダーホームの森）
来たアオバト全部が水を飲むわけではない
オスもメスも飲む
飲む水は塩分を含んでいる

異なる点：

照ヶ崎：後背林から直線的に岩礁に降り立つ
鳩ヶ湯：少数の複数の群れがジグザグに降りていく（この日だけの観察です）

半日の観察ではこの位しかわかりませんでしたが、とても充実した観察会でした。

追記：

鳩ヶ湯のおかみさんは雨になったら傘を貸してくれたり、ここのアオバトのことを教えてくれたり、とても親切にしていただきました。「アオバトの不思議（こまたん）」を進呈しようと思います。

やっぱりスニーカはK-swissでしょ

2018-08-05T18:53:00.001+09:00

彼此、35年になる。スニーカはレザーに限るし、幅広い足にFITするのはこれだ。今でも買えるのが嬉しい。

飛び地で鳴くウグイス

2018-06-09T08:17:00.003+09:00

面白いウグイスの声を聞きました。ひと月前ぐらいから鳴いているとのこと。

ヒーホトチトとか聞こえます。

まあ聞いてみてください。

https://www.xeno-canto.org/419699

2つ目と4つ目の声の後にポポッポポと聞こえる声がありますが、これもこのウグイスちゃんの声です。目視で確認しました。

聞いた場所のお屋敷は鬱蒼としたお庭なのですが、この辺りは大きな森はなく飛び地的な緑です。

会社にも飛び地的な小さな林があり、この5月にウグイスの声を何度か聞いています。このウグイスも少し変な声でした。周辺部の林で鳴くウグイスは変な声？

それと、子育てもできているのでしょうか？

里山の広い面積の森の一等地で鳴くウグイスと飛び地で鳴くウグイス、メスに出会う頻度は相当違うでしょう。

オスのウグイスは鳴くばっかで子育てに参加せず、複数のメスに言い寄る一雄多雌の配偶様式ですが、メスも繁殖のたびにパートナーを変えます。

飛び地に来るメスが果たしているのか、森では3月からガンガンオス達の縄張り争いが起きているのみ、それから2ヶ月も遅れて飛地に現れ、鳴き続けるオス。このオスの正体はいかに！？

身近な自然でも謎は尽きません。

こんなことを考えて聞いてました。

HDDでTimeMachinはどう考えればいいんだろう

2018-06-03T19:41:00.002+09:00

自動録音を毎晩12時間を毎日続けている。

129kbps~196kbpsで約600MB/ファイルになる。

これを1時間ごとに分割して、それを声紋分析用にWAV形式で保存すると半年で1.4TBにもなることがわかった。
半年のデータは貴重だ。
で、バックアップをどうするのかを考えた。
方法はRAID1で別ファイルにするか、TimeMachineの対象にするのか。ならTimeMachineでいいかと思えるのだ。

というわけで20TBを選ぼうと思う。

高速フーリエ変換fftwの係数

2018-03-13T23:03:00.001+09:00

フーリエ変換は信号処理に欠かせない。
フリーの高速フーリエ変換としてfftwが有名である。しかしその係数についてパッと検索しただけではわからなかったので自分で調べてみた。

Mathematicaには係数を明示的に定義できる。

FourierParameters->{a,b}の設定で，Fourierにより計算される離散フーリエ変換は 1/n^((1-a)/2)Underoverscript[\[Sum], r=1, n]Subscript[u, r] e^(2\[Pi] ib(r-1)(s-1)/n)となる． »

よく使われる{a,b}の選択として，{0,1}(デフォルト)，{-1,1}(データ解析)，{1,-1}(信号処理)がある．

In[1]:= data = {1, 0, -1, 0, 2, 0, -2}
In[2]:= Fourier[data, FourierParameters -> {1,-1}] // TableForm
Out[2]=
0. +0. I
-1.8264+0.279032 I
3.59299 -3.9474 I
1.73341 +0.300257 I
1.73341 -0.300257 I
3.59299 +3.9474 I
-1.8264-0.279032 I

他方、Rでは
library("fftw", lib.loc="/Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.3/Resources/library")

data=c(1, 0, -1, 0, 2, 0, -2);
fft(data)
[1] 0.000000+0.000000i -1.826396+0.279032i 3.592990-3.947403i
[4] 1.733406+0.300257i 1.733406-0.300257i 3.592990+3.947403i
[7] -1.826396-0.279032i

と同じになりました。これはMathematicaの説明ではデータ解析で全体の係数は1、Expの係数は-2πですね。ここでもう一つわかるのは、第1項は同じDC成分です。

本人が楽しんでこその科学が最高読書感想

2018-03-03T20:38:00.001+09:00

チョー面白かった。

出だしの科研費獲得の書き出しには面食らったが、その後は快調に著者の筆運びを楽しむことができた。読んでいてワクワクした。
少し前に読んだ "乱交の生物学 2003 ティムバークヘッド著‎"で性的葛藤と精子競争の知識を下敷きとして持っていたが、その説明は圧倒的に本書の方がわかりやすい（4章、5章）。
でも一番面白いのは、著者による虫の生態に迫る研究の方法と結果だ。例えば、モンカゲロウの調査の話が出てくる。オスが春の夕方、群れで飛びメスをいかに獲得し他のオスを排除しながら産卵に至らせるのかを調べた調査である。その調査きっかけは長い触覚のオスを見つけ、実はそれは長い前足だと気がつきFaceBookにアップして昆虫仲間とのやり取りから始まる。オスだけに見られる長い前足は性選択の産物であることに気づき、研究仲間の誰もが交尾姿を見たことがないことに発奮し観察を続けると、昼行性のツバメや夜行性のコウモリに食べられないほんの30分の間に交尾できた個体だけが次の世代を残せることを突き止める。そしてその交尾のタイミングは概日リズム（体内時計）の進化の結果であり、深刻な害虫であるミバエの根絶のための不妊オスの飼育の交尾タイミングの課題へと話題は広がっていく。

面白い。

本書で学んだのは、虫たちの性戦略の奥深さだけでなく、個々の個体の個性の発揮と研究者自身が楽しむことの大切さであった。久しぶりに知的興奮を覚えた。

今年最後のバードウオッティング（冬鳥の地鳴きの意味を考える）

2017-12-29T12:46:00.002+09:00

今朝は暗いうちから今年最後の地元で鳥見です。
一箇所でじっとして聞く”聴き耳”でなく、ブラブラ録音歩きです。

森の小川の上流の堰から上をゆっくり歩きました。夜明け前に堰に付き、獅子座を真正面に見ながら鳥が鳴き出すのを待ちました。

今日は意外にもメジロの鳴き出しが遅い。一番鶏は種名不明ながら”ギャー”と藪の中からの声でした。その声はガビチョウが近いです。
ソウシチョウの声もしました。群でなく単独で。

アオゲラ♂がヌルデ？の実を食べながら長く”キョキョキョ”と鳴いています。シロハラも来ました。ピャピャピャって鳴いたりして。

ウグイス（少し大きいので♂？）がアオキの上に出て盛んに”チャ、チャ、”と鳴いています。声に気がつき、30ｍまで近づいての観察でしが
このウグイスは上を随分気にしていました。一瞬20ｃｍぐらいジャンプして空中の何かを咥えたように見えました。
今日は寒いながら小さな虫が飛んでいたので、虫を捕まえたのかもしれません。やるなー。

エナガとメジロ、ヤマガラ、シジュウカラなどの混群に2回出会いました。出会うと賑やかです。

いま、石塚徹さんの本（歌う鳥のキモチ）を1行1行慈しむように読んでいますが、
それに倣って”目の前のこの鳥はなぜ声を出しているんだろう？”と考えて鳥を見るようにしました。

今日の気づきです。
エナガを中心とする混群は賑やかに移動していきます。
それに比べて、単独かペア、少数のウグイスやミソサザイ、クロジ、アオジはいつも鳴いているわけでなく鳴いても短い。

その違いは、群を構成する者たちは群るために声を出し合って、互いの位置を確認しているに違いありません。
食べ物探しに熱中して遅れをとると複数の目がないことから被食の危険性が高まるのかもしれません。
声を出さない餌探しはそんな危険がありますから石塚さん流に言えば
「群にあっても声を出さない個体は、長い進化の時間の中で生存に不利に働きその形質は淘汰される」でしょう。

それに比べて単独とか少数で過ごす森の鳥たちは、頭上の捕食者に見つからない藪の中が好きです。ヒタキは別のようですが。
冬は蛇もいないだろうし、他の哺乳動物（イタチ、テン、猫なんか）に昼間被食される可能性はどのくらいあるのでしょう。
彼らは夜行性が多いので昼間の被食率は低い気がするなー。

クロジは二羽で飛び去る姿をよく見るのでペアで過ごしているのかな？そうするとクロジの地鳴きはペア内の
コミュニケーションのためと思われます。

ペア間の結びつきが薄いウグイスの地鳴きはどういった意味があるのでしょう。単独で過ごしているとしたら何のため？

今日見たウグイスはアオキの上で明らかに姿を見せびらかして地鳴きをしていました。虫を捕まえる餌探しのために声を出す？それとも勝鬨をあげた？
上をしょっ中伺っていいたので、私に対して警戒して鳴いていたわけではないと思えました。
では誰に向けて何のために鳴いていたんだろう。冬季の縄張り宣言なのかな〜？

というわけで繁殖期ばかりでなく、冬季にも声の意味を考えられるなーと気づいた次第です。

最後、エナガのシー、シー、とか聞こえる警戒音が聞こえたと思ったらハイタカが目の前をゆっくり低空飛行していきました。
小鳥たちに騒がれるタカであっても、ゆっくり飛んでも狩ができるのかもしれませんね。（声を出さない）群から遅れた個体とかがいたりして。

声が届く、音が聞こえるで、捕食／被食の関係が決まったはずです。来年は改めて森の音響を調べようと思っています（アオバトの羽音を含めて）。

ではでは、来年も良い鳥見を！！

お家の大掃除（シャワーの温度交換）

2017-12-10T10:21:00.000+09:00

INAXのシャワー（BF-8145T-D-PU）の温度調整が重いので、

これを買う。
LIXIL(リクシル) INAX シャワーバス水栓用温度制御部 A-2050-1

これで快適なシャワーに戻るかな？年末は快適に過ごしたいものです。

MacBook Pro Retina Late 2013 のSSD換装

2017-10-19T20:26:00.000+09:00

いよいよ、McBook Proのメモリ容量が無くなってきた。

拡張性も高く、速度も気に入っているMacBook Pro Retina 2013。でもメールの添付ファイルや、重いアプリを入れているので内蔵SSDを圧迫している。音声データや写真は全て外付けHDD(4TB)に入れて持ち歩いている。

iPhoneも7に変えたので、126GBの内蔵メモリを使いこなしていないこともあるし。

そこで眼をつけたのが、今年やっと出た拡張SSDモデル。ヨドバシよりやはりアマゾンの方が安い。この週末、データを入れ替えてみるか。

夏日の日、里山は夏鳥の声にあふれて

2017-05-21T20:32:00.001+09:00

今日も近所の里山に鳥の声を聴きに行ってきました。

思いの外面白かったです。ファイルはxenoにアップロードしました。

夜明け前の暗い時間帯は谷戸で鳴き出しを聞きました。

03:50　つくと谷戸ではヒクイナの声がしました。録音しようと思ったら黙っちゃった。ドアの音に驚いたかな。

04:03　キビタキが今朝も一番ドリです。静かに小声でオハヨーって囀り出しています。でもカエルは夜中鳴いているんです。

04:17　ジュウイチがゆっくり鳴きながら飛んで行きます。

http://www.xeno-canto.org/371156

森を流れる川に移動しました。

04:36　ガビチョウが絶好調で囀っています。ポピチョー、ポピチョー、ジュゲムジュゲムお経上げてるみたいです。

その後、オオルリ、キビタキ、ヤブサメ、サンコウチョウ、クロツグミ？が聞こえました。

・ヤブサメは2カ所で3羽以上いたでしょう。繁殖しているのかもしれません。かなり早口のヤブサメもいます。

　面白い事に気が付きました。ソナグラムで見ると、ヤブサメは最高強度の周波数が7.2KHzから8.5KHzまでシシシシと声が上がって行きますが、最初の出だしは林の自分の回り全体から聞こえて、声が高くなるに従って目の前に位置を同定できるようになります。1KHzの差ですが、森は反射の具合が大きく違う様です。冬鳥の地鳴きは位置が特定できにくいのですが、そんな周波数を使っているんでしょう。

http://www.xeno-canto.org/371137

・サンコウチョウは尾の長いオスと尾の短い雄を見ました。追っかけっこしているのも見ました。今がナワバリ形成かな？

　尾の短い雄は崩落面の辺りから広場まで移動していました。尾の長い雄は上流の堰辺りにいました。雄は3タイプあると今日知りました。

http://www.bird-research.jp/1_event/aid/img/BR-aid2013006.pdf

http://www.xeno-canto.org/371139

・ハシブトガラスが2羽、ア”ーア”ーという甘え鳴きをして嘴を触れ合っていました。恋の季節なのでしょう。

・アオバト　6:48、6:58に鳴きました。少し遠い

・キビタキを上流から下流まで勘定すると5カ所で聞こえました。どの声も短く、その分メロディアスです。尾根を一本挟んだ生沢の谷戸川のキビタキとは違う感じです。

・その他：初めて生きているヒミズを見ました。体は真っ黒で毛は短く胴長は8~10ｃｍぐらい。尻尾ははっきりしなかったですが図鑑を見てみるとヒミズでしょう。日見不って書くんですね。

　道のコンクリのブロックで覆われた法面の地面との境にのそのそと歩いていました。

GWに備えて

2017-04-23T14:26:00.002+09:00

夏鳥も渡って来る。長い休みもある。

ここは録音器用に三脚を新調しようと考えている。これがコンパクトで良いかなー。

鳴き声からの識別(How to identify the bird from its sound. )

2017-04-17T21:26:00.002+09:00

鳥はその暮らしの中で様々な音を出します。

朗々と鳴く囀り、冬の地鳴き、飛ぶ時の羽音、何かを突っつく時の音、翼を体にぶつけて出す母衣（ほろ）うち、虫を探しているのか枯葉をひっくり返すときにでるカサコソと言う音。その中にあって、自己を主張しコミュニケーションとしての囀りや地鳴きの声は鳥の名前を探り当てる大いなる情報です。

鳥の鳴き声を聞いて、なんて言う鳥が鳴いているんだろう、とバードウォッチングの最中に思う事はしょっちゅうです。ベテランのバードウォッチャーはこの声は○○と教えてくれます。では、聞く相手も居ないとき、バードウォッチングしている仲間の誰も分からないとき、鳥の声からどう鳥の種名を探り当てる事ができるでしょうか。このページではそんな事を考察したいと思います。

参考にするレファレンスCDはこの4冊：蒲谷1996（蒲谷2004）、上田1998、松田2016、植田2014、このページの下にリンクを張りました。この他にも、バードリサーチ鳴き声図鑑もあります。xeno-canto も有名です。

それでは、鳥の鳴き声から種名同定までの幾つかの方法を見て行きましょう。

初級編

方法1）探鳥会で人に聞く

当たり前ですが、知っている人に聞くのが一番手っ取り早いです。
バードウォッチングの初心者は見るモノ聞くモノすべて新鮮で教えてくれる人もたくさんいます。探鳥会に参加してその場所で年中見られる普通種をまず覚える事になります。これが”ものさし”となってこれと同じか違うかが分かれば、聞き分けられる数が多くなってきます。

方法2）さえずりナビを試す。

バードリサーチが”さえずりナビ”をスマートフォン向けに作っています。

家の周りで，ハイキングに行ったとき，鳴いている鳥の種名を知りたくなることがあります．「さえずりナビ」は，場所・季節・声のタイプなどから，その鳴き声の鳥を検索してくれます．姿や形の専門知識が無くても検索ができ，その鳴き声を聞くことができます．

あまり使った事無いのですが、twitterではまあまあのコメントが多いです。

中級編

方法3）録音して似ている声をCD/WEBで調べる

録音できれば後で調べる事ができます。ICレコーダも小さく安くなってきました。持っていなくても携帯電話やコンパクトカメラの動画機能でとりあえず録音できます。

録音した声と市販された野鳥のCDやネットで調べた声を比較します。こう簡単に書きますが、実際はなかなか答えにたどり着きません。野鳥大鑑など650種の中から調べるのは相当大変です。実際途中であきらめる事が多いです。
でも、馴染みのフィールドで”ヒツキー”と声がして、録音して、これを出たばかりの蒲谷（1996）で聞き比べてエゾムシクイだと分かった時はヤッターって気になりました。アドレナリン放出です。これでヤミツキになります。
課題は繰り返しになりますが非効率な事です。

上級編

方法4）鳴き声を文字にあらわして調べる

今は、この方法が一番効率的だと思っています。石井(2015)の文献は鳴き声を文字表記したもので、

日本産の約700種の鳥について、日本語および英語の鳥図鑑など約20冊の文献にに記載されている鳴き声の文字表記（カナ、および英語）と、その音声に関するいろいろの特徴、およびその声を発する時期・場所などの状況に関する情報を収集し、Excel形式のデータとした。

とあります。これには検索用のファイル（種別鳥声表-検索用-表1.csv）がCDに同封されていてこれを使います。流れは次のようになります。

謎の鳥の声を録音する
鳴き声を文字に表記する
石井(2015)で検索する（種別鳥声表-検索用-表1.csv）
ヒットしたモノをCD音源で聞き比べる
同定する

例を挙げます。夕方葦原でこんな声を聞きました。初めての声です。

謎の声を録音する→♪
これを文字表記する　（クォ、クォ）
これを石井（2015）で検索する。MacOSX でTerminalを開いて、WindowsならCygwinで同じことができます。

$ grep クォ種別鳥声表-検索用-表1.csv

24,オシドリ,雌,クォッ,,,,,,,,大きな,,鋭い,,,,,,,,

115,オーストンウミツバメ,,ウォークォン、カカカ,,,,,,,,,,,,,,,,,,

126,チシマウガラス,,クォーッ,,,,時々,,,,,,,喉に痰が詰まったような,,,,,,,

126,チシマウガラス,,クォーン,,,,,,,,,,,,,,,,,,

134,オオヨシゴイ,,クォッ、クォッ,,,,,,,,,,,,,,,,,,

137,ミゾゴイ,,クォー、クォー、クォー,,,,同じ調子で10回以上続け、間をおいて同じ調子で鳴き続ける,,,,,低い,,唸るような,,,,,,,

138,ズグロミゾゴイ,,クォークォー,,,,5～6回続けて出し、間をおいて続ける,,,,,低い,,唸るような,,,日没後と夜明け前,,繁殖地,,

139,ゴイサギ,,クォッ,kwok,,吠え声,,,,,,太い,鼻にかかった,,,,,飛翔中,,,

$ grep 繰り返す種別鳥声表-検索用-表1.csv | grep クイナ

....

162,シマクイナ,,硬い音,hard note,C,硬い音,繰り返す,,,,,,硬い,2個の石を叩き合わせたような,,,,,,,特有

163,オオクイナ,,アオゥアオゥ,aow aow,,,,規則的に繰り返す,,,,,,,,,日没後,誇示飛翔中,低地の林の低い個所,,

...

170,ヒクイナ,,②キョッ・キョッ・キョッキョッキョ・ブルルル,kyot kyot kyotkyotkyo burururu,,顫音,繰り返す,①から続く,,だんだん速くなる,,下降調,,戸を叩く,,,,,,,

170,ヒクイナ,,キョッキョッキョッ,kyot-kyot-kyot,,,繰り返す,,短い,だんだん速くなる,,,,,,,,,,,

173,ツルクイナ,,クルックルックルッ,kruk-kruk-kruk,,,繰り返す,,,,大きい,,,,,,,,,,

173,ツルクイナ,,コッコッコッ,kok-kok-kok,,,繰り返す,,,,大きい,,,,,,,,,,

....

4. CDを聞き比べて、これでめでたくヒクイナと同定できました。

自分で聞いた”クォ”は石井では"キョッ"と表記されていました。改めて人の聞き方は違うなーと思う事もできました。確かに、キョッの方が近いかなーと反省したりして。

文字検索の良い所は、違う条件で入れられる事です。硬いとか規則的とか、だんだん早くとか。これを駆使して候補対象を絞って行きます。ここはWEB検索に通じます。

方法5）声紋で特徴量を計測して種同定

サンショウクイには亜種サンショウクイと、亜種リュウキュウサンショウクイがおり、関東では亜種リュウキュウサンショウクイが冬期に観察されています。このブログでも取り上げていますので、そちらを見てほしいのですが、幾つかの種同定あるいは個体識別に鳴き声の特徴量を抽出し、これを識別に使っています。これは上級な使い方です。

方法6）声紋比較

録音できればその音声データを声紋（スペクトログラム、ソナグラム）に表示して、それと似ている声紋を図形として比較します。声紋が載っているのは蒲谷(1998,2004)の野鳥大鑑です。自分で声紋を作るのはとっても簡単になりました。AudacityとかAmadeusProとかを使えばすぐ作れます。この図形を蒲谷と見比べる訳です。

でもうまく行った試しはありません。声紋は、横軸の時間の取り方で見え方が違うのと、WEBなどでまとまったサイトが無いなど便利なモノがまだ無いからです。今後、機械学習でディープラーニングの技術が進めば、音そのものばかりでなく、図形として検索ができるようになるかもしれません。これもやってみたいテーマです。

方法7）機械学習

これは研究途上の分野だと思いますが人の音声認識は実用レベルになっているので、やる気次第だと思います。教師データをどれだけ集められるのかがポイントでしょう。
『ききみみずきん for iPhone』っていうアプリがありましたが最近アップされてないのが残念です。

方法8）知ってい人に伺う

最終方法として知ってい人に伺うことも選択肢としてあります。探鳥会のリーダに相談すれば、その種を研究している人を教えてもらうこともできるでしょうし、今なら、CD著者や監修者の松田さん、植田さんに伺う事もできるでしょう。でも、これは自分で最大限調べてからにすべきでしょうね。ネットは誰でもつながれてイージーな方法なのですが、そこは節度を持って。

まとめ

というわけで、鳥の声の識別はすなわち自分の能力向上の事なので（機械に任せるのではなく）努力が必要です。これは楽しみでもあり、人生を豊かにする事でもあります。こんなところでこんな鳥に出会えるとは、って発見は人生を豊かにしますよね。

初心者は人に聞くのが最も適していると思いますが、ある程度分かるようになると教えてくれる人がどんどん少なくなってしまいます。どんな分野でもそうですが。そこである程度自分で調べられるようになる事が大切ですね。

本駄文が参考になれば幸いです（松田さんの「鳴き声から調べる野鳥図鑑」の発行を前に考えをまとめてみました）。

参考文献）

蒲谷鶴彦, 松田道生, 2004, CD Books 日本野鳥大鑑―鳴き声420,小学館, 2001.5増補版

石井直樹, 2015, 鳴き声から種を同定するための日本鳥類鳴き声大辞典, 石井直樹, 2015.8

上田秀雄, 1998, 野鳥の声283 CD版, 山と渓谷社　　（アマゾン、山と渓谷社の扱いは無い）

植田睦之監修, 2014, 日本の野鳥さえずり・地鳴き図鑑 : CDで鳴き声を聴き分ける全152種, メイツ出版, 2014.7

松田道生, 2016, CD鳴き声ガイド日本の野鳥―フィールドガイド日本の野鳥増補改訂新版対応CD, 日本野鳥の会 (2016/11)

松田道生 (著), 菅原貴徳 (写真), 2017, 鳴き声から調べる野鳥図鑑—おぼえておきたい85種 (音声データCD付き) 単行本, 文一総合出版 – 2017/4/20

鳥の関連情報

2017-04-16T22:13:00.003+09:00

野鳥誌の書評に載っていたこの本「「幻の鳥」オオトラツグミはキョローンと鳴く (フィールドの生物学)」、これは読まないといけないでしょう。奄美大島で一度は聞きたいと思っている鳥です。

そして、松田さんの新作「鳴き声から調べる野鳥図鑑」。こちらもGW前にGETだぜ。

カッパの修理単4電池（エネループ）

2017-04-09T20:18:00.001+09:00

ゴアテックスのカッパも時間とともに痛む。

外側ならともかく、内側がボロボロと来た。
そんなら、こん位でいいでしょう。300円ぐらいだし。

買って補修したら報告します。
で、単4電池(eneloop)も時間とともにへたって来た。今度は大容量タイプにしみてみよう。

声紋・ソノグラム・スペクトルグラム

2017-03-26T13:02:00.003+09:00

声紋（sonogram, spectrogram）は野鳥の声の分析に不可欠なツールです。横軸に時間、縦軸に周波数を取って、音の強さを色で表示します。

ここで用いられている処理は、音声である波形を周波数の信号に変換する時間−周波数変換（フーリエ変換）です。フーリエ変換するときに幾つかの調整できるパラメータがありそれぞれがどう関係しているのかをまとめてみました。案外、まとめて書かれているものがありません。そのため自分で調べました。厳密に定義しているのではなく備忘録です。初心者向けにコーネル大学の作成したCanary/Ravenのマニュアルの付録に鳥の声のスペクトル解析の章がありこれを参考にしています[1]。

音声データのパラメータ

波形とは時間に対する強度が連続的に変化する信号を表します。音声は波形であり、ICレコーダは連続の波形を離散化（デジタル化）されて記録されます。離散化された信号も波形と呼びまし、今はディジタル信号を意味する事が多いです。

連続な信号をとびとびの信号で表すので失われる情報があります。しかし、必要とする周波数帯域の2倍以上でサンプリングレート（サンプリング周波数）で離散化すれば完全に復元できるとシャノンさんが証明しました。

この関係は、次の表のようになります。

サンプリングレート(SR)	標本点の周期(ΔT)
192KHz	5.2μs
96KHz	10.42μs
48KHz	20.83μs
44.1KHz	22.67μs

音を声紋（スペクトログラム）にするには短い一定期間の波形データを切り出して（スライス）これを周波数変換し並べます。この短時間の周波数変換を短時間フーリエ変換：STFT(Short Time Fourier Transform)と呼びます。問題はこの時間の選び方です。時間と言っても離散化されているのでその切り出す波形の個数です。切り出された波形をフレームと呼んだりチャンクと呼んだりします。ここではフレームと呼びます。1フレームの波形の個数をフレーム長(Flame Length)と呼びます。各アプリではもっとわかりやすい言葉を使っていますが同じ意味です。

Amadeus Pro : FFT Size

Audacity : ウィンドウサイズ

鳥の声の解析はSRは44.1Kか48KHzのＰＣＭ録音が多いのでこれをベースに考えます。

サンプリングレート(SR)	FFTサイズ(128)	FFTサイズ(256)	FFTサイズ(512)	FFTサイズ(1024)	FFTサイズ(2048)
44.1KHz	2.9ms	5.8ms	11.61ms	23.2ms	46.44ms
周波数分解能	344Hz	172Hz	86Hz	43Hz	22Hz
48KHz	2.6ms	5.3ms	10.7ms	21.3ms	42.7ms
周波数分解能	375Hz	188Hz	94Hz	47Hz	23Hz

フレーム長（ＦＦＴサイズ）が1024の場合、20msを越えます。これはフーリエ変換の特性としてフレームの中の周波数成分を抽出するためにフレームの中で平均化していることになります。

アオジの場合、地鳴きは30ms程度です。フレーム長が20msで切り出すと地鳴きの長さの２／３を持つ事になり、フーリエ変換はその長さで平均化する事になるので時間と強度の情報が曖昧になってしまいます。

他方、FFTサイズと周波数分解能は積が一定と言う関係があって、次式で表されます。

周波数分解能 = 1/ FFT size

なので表の通りになって、アオジの地鳴きの下限周波数が7KHzだとすると、FFT size=128では350Hz程度で5%の誤差を持つ事になります。ちょっと大きいね。本当は後で述べるフィルタを掛けるとフィルタ周波数帯域の議論も必要です[1]。

そう思うと地鳴きの解析、あるいは短い時間に音程が極端に変化する（トリル）声の解析では、フレーム長（FFTサイズ）の選定は大切な事が分かります。

地鳴きの解析ではFFT Size=256か512かが適当で、時間や強度分布を議論したい場合は256を、周波数を議論したい場合は512を選ぶ事にしたい。そして、時間と周波数の両方を一つのFFT Sizeで解析する場合は、小さいサイズと大きいサイズの2つ声紋を作り比べなさいと先の文献に書いてあります。

短いFFT Sizeの場合はもう一つ大切なパラメータがあります。フィルタです。幾つも種類がありますが、色々比べた結果Hammingで良いと思います。

結論：

そこで、地鳴きの解析にはモノラル、44.1KHzサンプリング（必要に応じてダウンコンバート）、フレーム長（FFTSize=512点）、Hammingフィルタをデフォルトにしてみたい。

参考文献:

[1] "A Biologist’s Introduction to Spectrum Analysis, " Canary 1.2 User’s Manual, Appendix B, 1995, Cornell Laboratory of Ornithology.

鳥の鳴き声大図鑑(Birder 2017年04月号）を読んで

2017-03-21T00:11:00.000+09:00

鳥の鳴き声大図鑑(Birder 2017年04月号）を読んで

最近、本やCDなどレガシーメディアでの鳥の声の情報が増えている。うれしい事だ。これらはきちんと監修されているので信頼に足る事が最大の長所。短所はネット情報に比べて、掛かるコストが高い事だが、監修と信頼がその値段だと思っている。

楽しみにしていた本号であり、書評を若干。

全体を通して前半の記事は特集の意図を汲むものだが、後半の記事はテーマの選び方が散漫な印象。初心者〜ベテランまでバードウォッチャーが本当に知りたい、”知らない声を聞いたんだけど、それは何かどう調べたら良いんだろう”などの疑問には明快には答えてくれない。それでも鳥の声の第一人者で日本野鳥の会理事の松田さんの総論と、25種の解説は知らない事も多く一読の価値がある。また、鳴き声に文法を持つシジュウカラの最新研究はバードウォチャーは必須の知識でもある。

特集のみにフォーカスする。
8個の記事と1つのコラムからなり、特集の説明は「鳥が見つからない原因の80％は鳴き声を知らないからだ！」なので、初心者を意識したものだろう。そのため、最初の記事は松田道生さんに依る「野鳥観察に鳥の声が重要な理由」がうまくまとめられている。鳥は声で見つけるが、日本語に置き換えにくくそのため覚えにくいこと、分からない事も多いが地鳴きは鳥の気持ちを表し、鳥の気持ちがわかるバードウォッチングができるなんて考えると楽しくなると締める。

その後、覚えておきたい25種の鳥の声の解説がある。1番のヒヨドリから、シジュウカラ、カワラヒワ、など25番のアオバヅクまで続く。それぞれの解説には短いながら”おお、そうなんだ”と松田さんならではの説明がある。中でも気になったのはヒヨドリの地鳴きとさえずりがはっきりしないこと、コゲラのドラミングは10分以上続けうること。また、キジバトのデデポポはさえずりとして取り扱っている点も興味深い。ハトのさえずりについてナワバリ宣言の機能もあるのかなどもっと伺ってみたい。

梅垣佑介さんによる「鳥を見える化するソナグラムの活用」は最も期待していた記事だ。記事ではソナグラムを用いた識別の例としてニシオジロビタキとオジロビタキの震える声（トリル）の違い、エゾムシクイとアムールムシクイの声の高さの違いを挙げて種識別できると説明している。これはマニアックすぎる鳥の選びかた。普段の鳥見で聞く鳥の声で分からないことも多いので初心者が録音で取り組んでみようと思える題材が良かったろうに。似ている普通種の比較とかその方法論とか読みたかったな。カラ類、セキレイ類、ホオジロ類、アトリの仲間の似てる声とか。ここまで分かっているとか分からないとか。鳥の行動と鳴き声の関連の理解は今後ますます発展して行くだろう。その方法論の記事も読みたかった。

田中謙介さんの「鳥の出す音」に注目した点は意欲的だ。ドラミングや葉っぱをひっくり返す音で種識別は難しいと指摘の通りだが、オオジシギの尾羽数と出す音が進化の視点で語られたのは斬新だった。その点で氏原巨雄さんのカモのハイブリッドの声はどちらに似るのかも面白い視点だ。関係を見いだすのは自然界ではなかなか難しそうだが、カモの声が生得的なのかどうか興味がある所。観察の注意喚起になったと思う。

鈴木俊貴さんの「シジュウカラの単語と文法」はニュースで取り上げられるほどに有名なので知ってはいたが、改めてきちんと読んで骨子を理解できた。鳥にも言語があると示す事例を自分でも調べたいと思えた。こういう触発される記事が良い。

その他、鳴き合わせとホオジロの聞き做し、テレビに出る鳥の声の記事は、雑学としては面白いが実践的ではなくロッキングバードウォチィング向け。

それでも野鳥写真とは別の流れの鳥の声に焦点を当て時流を得た特集号だと思う。渡り鳥の渡去前のさえずり、夏鳥の声、それらのきっかけに充分なる特集号である。

サンショウクイの亜種同定に挑戦

2017-03-18T22:48:00.001+09:00

今日(2017-03-17)、サンショウクイの声を聞いた。

この冬中、この近辺に居た亜種リュウキュウサンショウクイかと思ったが、ひょっとして亜種サンショウクイが渡って来たのかもしれない。

今日聞いたサンショウクイの声はこちら→♪。高速道路の脇でたまたま録音できたが雑音が激しい。低音をカットしてノイズ除去してみた。

3月中旬と渡りには早いと思われる。時期的に微妙なので、三上2016による判定を行った。詳しくはこちら。

第3音節の解析

もとめるのは6つの音声要素パラメータ。

a : 先頭の周波数,
b : 第一音素の最高周波数,
c : 最高周波数,
d : 最後の音素の最高周波数,
e : 節の長さ,
f : 最大音圧の周波数,

これらを声紋と音節全体のスペクトルでfを求めた。用いたのはAmadeusProVer.2.3.1を使用。FFTサイズは512ポイント。

ヒリリリを一つの音節とすると第1音節は途中から始まるのでNG、第2−4を分析すると次のようになった。声紋の音圧を示す色から最大値を読取った。三上(2016)に依ると判定値が正なら亜種リュウキュウサンショウクイの可能性が高く、負なら亜種サンショウクイの可能性が高い。

判定結果：
# a b c d e f 判定値
第2音節 5156 5453 5703 5640 311 5587 0.23667
第3音節 4859 5281 5620 5468 331 5423 -0.28205
第4音節 5015 5226 5778 5625 540 5383 0.00429
(単位：eはms、それ以外はHz)

微妙な判定値だ。b-dは-187, -187, -399(Hz)でどれも負。しかし、音の高さ(f)は5500Hz前後で亜種リュウキュウサンショウクイの分布に重なる。

さーてどっちでしょう。

＜2017−03−20＞
リュウキュウサンショウクイでいいようです。三上さんに確認して頂きました。ありがとうございます。以下も参考になるとか。

亜種リュウキュウサンショウクイは全体的に周波数が高い点
亜種サンショウクイはリズミカルで、リリリリの音素にばらつきが大きい

<2017-04-15>＜2017−04−15＞

またしてもサンショウクイの声→♪。2音節を分析すると、三上判定式ではかなり大きな正の数字。亜種リュウキュウサンショウクイでしょう。こうなるとこの地区でのサンショウクイの夏の動きに耳が離せません。なお、目の前でヤブサメが思いっきり大きな声で囀っていましたが、7KHz以上をカット、3KHz以下もカット。それはこのツールを使いました。

解析値：
o170415_0724サンショウクイ_BPF

第3節
a = 5484 Hz; (*先頭周波数*)
b = 5554 Hz;(*第1音素最高周波数*)
c = 5718 Hz;(*最高周波数*)
d = 5672 Hz;(*最後の音素の最高周波数*)
e = 385 ms;(*節の長さ =00'07"667-00'07"282 *)
f = 5520 Hz;(*:最大音圧の周波数*)
subSpecies[a, b, c, d, e, f]=0.85311

第4節
a = 5507; b = 5547; c = 5953; d = 5695; e = 392 ms; f = 5760 Hz;
subSpecies[a, b, c, d, e, f]=1.04537

＜2017−04−15＞
なんと同じ日の海側の山ではサンショウクイが鳴いていました。姿は確認できなかったですが録音した声紋から三上判定式を用いて解析した所、大きなマイナスの値。亜種サンショウクイです。近くに2亜種いた事になります。

s170415_102424DR_サンショウクイ＠横穴上杉林_BPF.wav

第1節
In[5]:= a = 4138; b = 5437; c = 5554; d = 5273; e = 459; f = 5240;
subSpecies[a, b, c, d, e, f]Out[6]= -1.00221
第2節In[7]:= a = 4171; b = 5109; c = 5191; d = 4875; e = 521; f = 4818;
subSpecies[a, b, c, d, e, f]Out[8]= -1.02661
第3節
In[11]:= a = 4406; b = 5238; c = 5238; d = 4886; e = 464; f = 4818;
subSpecies[a, b, c, d, e, f]
Out[12]= -0.64651第4節
In[13]:= a = 4162; b = 5285; c = 5285; d = 5027; e = 455; f = 4818;
subSpecies[a, b, c, d, e, f]Out[14]= -1.15394
第5節
In[15]:= a = 4089; b = 5531; c = 5625; d = 5414; e = 489; f = 5286;
subSpecies[a, b, c, d, e, f]Out[16]= -1.07395
第6節In[17]:= a = 4242; b = 5168; c = 5261; d = 5168; e = 458; f = 4818;
subSpecies[a, b, c, d, e, f]
Out[18]= -1.28242
第7節
In[19]:= a = 4218; b = 5566; c = 5613; d = 5320; e = 447; f = 5099;
subSpecies[a, b, c, d, e, f]
Out[20]= -0.94825

参考文献：
三上かつら, 2016, 日本のサンショウクイ 2 亜種の音声の違いと簡便な判別法,Bird Research, Vol. 12, pp. T1-T8

Mathematicaで鳥の声解析　(BPF:Band Pass Filter)

2017-03-12T16:24:00.000+09:00

鳥の声の分析はオープンソフトの"R"や"Amadeus Pro(MacOSX)"を用いて来た。

所がである。声紋（ソナグラム）をもっと詳細に分析したいと思ったのだが、なかなが歯が立たない。Amadeusはソナグラムはもちろん表示できるが、瞬時周波数の表示が面倒なのだ。Audacityは使い勝手が悪いし。

そこで買ったままになっていたMathematica 9.0を再び起動させることにした。今はver.11にアップデートしませんかと催促のメールが来るが今のところ放置。

という訳で、MacOSXのTerminalからMathematicaで作ったプログラムをフィルタのように使いましょうというお話。

コマンドラインからMathematicaを起動してパラメータも渡し、結果をUNIXコマンドみたいにパイプに渡すことができる。

今回作ったのは、バンドパスフィルタ（BPF）のフィルタ。

MacOSXのTerminalからこんな感じで使います。

$ ./BPF.m input.wav output.wav 1000 14000

1番目のパラメータは自分のコマンド（BPF.m）だとして、2番目は入力音声データ、3番目は出力データ、4番目は低い方のカットオフ周波数、5番目は高い方のカットオフ周波数。

$ vi BPF.m

1 #!/Applications/Mathematica.app/Contents/MacOS/MathematicaScript -script

3 (* BPF.m : BandPassFilter *)

4 If[ Length[$ScriptCommandLine ] < 4 ,

5 Print["programname=BPF.m (mathematica script ver.1.3):入力波形（モノラル）にバンドパスフィルタをフィルタを掛けて波形出力する"]

6 Print[" Usage:Ver1.3 Fourier変換のための個数を偶数化する"]

7 Print[" Usage: カットオフ低周波数(fcl)以下とカットオフ高周波数(fch)以上のスペクトルを0にして波形に戻す"]

8 Print[" Usage: 出力はDesktopになされる"]

9 Print[" Usage: BPF.m freq_low freq_high inputfile"]

10 Print[" Usage: BPF.m 6000 14000 a150428_065_10sec.wav"]

11 (* Print[" Usage: BPF.m freq_low freq_high inputfile outputfile"] *)

12 (* Print[" Usage: BPF.m 6000 14000 a150428_065_10sec.wav ~/Desktop/a150428_065_10sec_BPF.wav"]*)

14 Exit[]

15 ]

17 cutLowFreq = ToExpression[$ScriptCommandLine[[2]]]//N;

18 cutHighFreq = ToExpression[$ScriptCommandLine[[3]]]//N;

19 inputfile = $ScriptCommandLine[[4]];

20 Print["inputfile=",inputfile]

21 (* outputfile = $ScriptCommandLine[[5]]; *)

22 outputfile = FileNameJoin[{"~/Desktop", inputfile}]

23 ops = Import[inputfile, "Options"]; (* 各変数が取り出せる *)

24 wave = Import[inputfile, "Data"]; (* 音声データの読み込み *)

25 sampleRate = Replace["SampleRate", ops]; (* Print["sampleRate=",sampleRate]; *)(* サンプリングレートの設定 *)

27 myBPF[data_List, fcl_, fch_, samplingRate_: 48000.] :=

28 Module[{wave,ml,fw, fmin, bpfFilter},

29 ml=2*Round[Length[data]/2];

30 wave=data[[1;;ml]];

31 fw = Fourier[wave];

32 fmin = samplingRate/ml;

33 bpfFilter[f_] := (* バンドパスの周波数設定 *)

34 Which[

35 f < fcl , 0, (* fcl未満は0に設定 *)

36 f > fch , 0, (* fch超は0に設定 *)

37 True , 1 (* その他は1に設定 *)

38 ] ;

39 bpf1 = bpfFilter[#] & /@ Table[i*fmin, {i, 1, ml/2}]; (* Fourierは半分で折り返すので下半分を用意 *)

40 bpf = Join[bpf1, Reverse[bpf1]]; (* 上半分をリバースでJoinする *)

41 InverseFourier[fw bpf] (* 入力スペクトル(fw)にBPF(bpf)を掛けて、それを逆Fourier *)

42 ]

44 waveBPF = Re[myBPF[wave, cutLowFreq, cutHighFreq, sampleRate]]; (* モノラルのみ対応 *)

45 snd = Sound[SampledSoundList[waveBPF, sampleRate]]

46 Export[outputfile, snd]

もちろん行頭の数字はソースには入っていません。また、実行プログラムにするため、

$chmod +x HPF.m

は忘れずに。1行目がお呪い。

このフィルタは指定されたカットオフの低周波数(fcl)以下と高周波数(fch)超をばっさり”0”にします。それ以上は”1”でステップ関数。これを音声スペクトルに掛け合わせしています（ステップ型です）。このためサイドローブが出る事も心配ですが、欲しい周波数と離れていればまあ大丈夫でしょう。

それを3Dで見てみるとこんな感じでうまく行っている様です。

これはこんな自前の短時間FFTで表示しました。もちろんこちらの本を参考にして。

waveR = waveBPF[[1]];

ffts = Table[Fourier[waveR[[t ;; t + 1024 - 1]]] ,
{t, 1, Length[waveR] - 1024, 1024/2}];
lffts = Abs[ffts[[All, 1 ;; 512]]];
ListPlot3D[lffts, Mesh ->; None,
PlotRange -> All,
ImageSize -> 500,
SphericalRegion -> True,
ViewPoint -> {-1, 1, 0.75},
Ticks -> {Function[{min, max},
Table[{i, i*30}, {i, 0, Floor[max], 100}]],
Function[{min, max},
Table[{i, i*0.33 // Round},
{i, 0, Floor[max], 10}]], Automatic}
]

参考図書：

Ver 1.3：音声データの個数が奇数だとfilterとFourier変換の個数が違うのだろう。偶数にする。
Ver 1.2 ：やっぱりステレオはうまく行かないのでモノラルにしています
Ver 1.1 : ソースはこんな感じ。入力ファイルはモノラルでもステレオでもOK

ファーストインプレッション [ZOOM H6]

2017-02-12T22:39:00.002+09:00

この週末土日の午前中に新規購入したマルチチャネルトラックICレコーダH6(Zoom)を連れて鳥見に行って来た。その第一印象(First Impression)。

初日、冬晴れの中、里山を歩いた。
この日は本体H6と付属のステレオマイク2本をそれぞれ試した。
まず付属のマイクカプセル『XYH-6』。その場でモニターはヘッドフォン（Sony社製MDR-1R）使用。

一般的に小鳥の声は小さい。そのため、ニアフィールドで録音する楽器用とか大音量のライブ録音用に作られたICレコーダは小信号録音が苦手だ。つまり感度を高めるため入力ゲイン（＋再生ボリューム）を上げるとサーというホワイトノイズが気になってしまう。

H6+XYH-6でも同じだった。マイクのメインゲイン（ボリューム）を10まで上げないと、ホオジロ類の声は満足に録れなかったが、そうするとサーと言う音が気になった。
音質はなかなかいい。一緒に歩いた仲間の声も自然だ。
単一指向性のマイクカプセルが90度の角度で配置されているが、本体軸方向と、これに鉛直な方向の雑音の分離はそれほど高くない。これは、小川近くの枝に止った小鳥の声を狙うのに、小川の音は小さくしたいから小川が鉛直方向になるようにマイクを配置したりするが、思った程低減効果はない。
H6+MSH-6は音の広がりはナチュラル。環境音を録る場合や音声メモを取る場合にはこちらのマイクが良さそうだ。

MSマイクカプセル『MSH-6』は、センターの音を拾う単一指向性のMid マイクと、左右の音を拾う双指向性のSide マイクによって構成されています。(ZOOM社WEBより）

マイク感度は高くない。そのため、ホワイトノイズがゲインを上げるときになる。

外付けのガンマイクもつないでみた。その感想はまた後で。電池もついでに買う事にした。

読みたい本

2017-01-21T14:35:00.001+09:00

トランプ氏がが就任した。やはりどうなるのか分からない。そこでこの本を読もうと思うのです。感想はのちほど。

HDDが死にそうだ

2017-01-16T00:03:00.000+09:00

USB3.0のコネクタは本当に信頼性が無い。2.5inchのドライブが入った4TBのUSB-HDDをMacBookProに付けているけど、今日つないでみると認識しない。焦った。HDD側のコネクタがしっかりハマった気がしない。別のケーブルで試してみると、きっちりとハマった気がした。認識したのでホットした。

今のうちにBACKUP取っておかないと。

という訳で選んだのがこれ。6TBのRAIDでこの値段（約35000円）なら安いだろう。

＜追記:2017-06-15＞
MacTimeMachineで4TBの鳴き声を含むデータをバックアップしているが、大量のデータを整理するとあっというまに、6TBを使い切る。追加で8TBをシステムに組み込むか。

地鳴きの識別

2016-12-24T14:50:00.000+09:00

冬の里山には夏以上に野鳥の賑わいが戻ります。この時期の夜明け時間帯に鳥たちの声を聞くのも楽しみです。もっとも年中聞いているのですが。

鳥は夏と違って冬は囀りをほとんどしません。地鳴きと呼ばれる短く地味な声を発します。しかし、地鳴きは幾つかの種で似た声を出します。また、ICレコーダの機能向上で自動録音で野鳥の生態を調べることも多くなりました。地鳴きの識別ができれば鳥たちの暮らしがより良く調べる事ができるのではないかと思います。そこで地鳴きで鳥が識別できないか考えてみました。

野鳥の調査で地鳴きを聞き、記録するとします。分かればその種の名前を、分からなければ不明種の意味で"？"とか"ツグミSP"とかで記録すると思います。

●不明種、断定できない種の割合：定点観察データから。
夜明け時間帯の鳥の鳴き声の定点観察を2年以上行っています。期間中（2014.04~2016.12の80日間）のデータで不明種の割合を求めました。1分間に聴こえた種を記録する方法でカウントし、特定できた鳥の声は31597個ありました。それに対して”？”と記録したのが　2706個でした。8.5%にあたります。”？”は特定できない音で人工音も含まれます。記録していない不明音はもっともっと多いので、不明音はそれより多く聞く音の10％位はあるでしょう。その中で明らかに鳥で、録音状態も比較的良く、後で確定したい不明音は960個ありました。これは特別な記号”WAY?"と書いています。Who Are You?の意味です。
これが今の実力です。識別で思い違いや間違いも多いと思っています。

●観察方法
私の場合、バイノーラルマイクに低ノイズのマイクアンプを付けて、ヘッドフォンを耳に当て、現場にてパソコンに直接リアルタイムに記録してます。その時、パソコンのマイクからの音をリアルタイムにソナグラムを表示させています。都合で行けないときはタイマーで自動録音も併用します。自動録音音源もソナグラムを表示させて可視化しています。次の頁は定点観察を始める前の方法で考え方を書いています。定点観察では集音器は使っていません。
http://woodie2wopper.blogspot.jp/2014/04/blog-post_241.html

ヘッドフォンを外し、裸耳で確認する事もしばしばです。

声から識別するときのプロセスは次のようになるでしょう。

●声から種の記録（種特定）のプロセス：

声を聞く
知っていて他と違うと断定できればその種と特定する
特定できなければ、似た声の種の候補を絞り込む
候補のうち識別点が聞こえないか、更に聞く
分かれば特定した種を、分からなければ不明種の”？”などと記録する

ここでどう候補を絞り込み(3)、何を識別点に区別するのか(4)が問題で、識別はこの2つのステップに帰着できます。

（3）でどう候補を絞り込むのかは、次の情報でしょうか。
それらから生息場所、行動、単独か群れか、声の意味（警戒か）を考えながら絞り込んで行きます。

●種特定、候補の絞り込みに利用する情報：

声がする場所の植生：薮か原っぱか、杉林かツタの絡まる落葉樹か→これはバードウオッチャには当たり前ですね。
声の距離と聞こえる大きさ　→　そこから声の主の音量（声量）を推定。
移動するか留まっているか

（例）薮から聞こえるチャチャで考えます。
声の候補はウグイス・ミソサザイの地鳴きか、ツグミSPのそれか。まず、声量で区別できると思っています。声量が大きければツグミsp。小さければウグイスかミソサザイ。遠いと声量を区別できず間違えます。定点の自動録音では距離を聞き分けるのは難しいので、同じ声量のチャ、チャが藪を移動すれば、ウグイスかミソサザイ、一所に止まっていて、チャチャの間にピョピョピョが入ればツグミspと判断したりします。

音質（高調波成分）

　ウグイスとミソサザイは声に丸みがあればウグイス、硬ければミソサザイと思っていますが、迷う事も多いです。

声の場所の高さ

　バイノーラルマイクでも前後、上下の区別はできないので、ヘッドホンを外して方向を確認する事がしばしばあります。例えば、梢からするピシィ、ピシィなら、あーシメかと思います。
方向を確認する事で、環境を確認し、鳥の種類を絞り込みます。そのため自動録音ではこれができないので難しいですね。

一羽か2羽か、群れか？

　あまり、役に立たないかもしれませんが、種特定のヒントになります。マヒワとかはまず1羽ではいないので。

●（4）候補から絞り込む
大磯丘陵で聞く声（地鳴き）で判断に困るの代表的は以下でしょうか。大坂基準で難易度別に分けてみました。

＜私には区別できないもの＞
・アオジとクロジ（チィ、チィ）→　声紋を見るとクロジはチィの中に2つの山があるが、アオジは一繋がりである事が多い。アオジも2山の事があるので絶対ではない。知見が集まると区別できるようになって来ると思われます。
・シロハラとアカハラ　（ピャピャピャ）、震える声でズィーと下がる声
・アオゲラ、アカゲラ（ケケ）→　音質から区別できると言う人あり。
・ヤマドリとキジ　（ドドド、母衣打）　→　ケッって鳴いてくれるとキジと分かるのですが。
・ハシブトガラスとハシボソガラス　コアコアコア、ガー、グァ〜、ゴラゴラゴラなど甘え声や幼鳥の声は勉強不足。
・シジュウカラ、ヤマガラ、（スイスイスイ）

＜条件が良い・長く聞いていると聞き分けられるもの（分からない事も多い）＞
・ウグイスとミソサザイ、シロハラ、アカハラ（チャ、チャ、チャ）
・ルリビタキとジョウビタキ（カッカッカ）
・カラ（シジュウカラ、ヤマガラ、ヒガラ、エナガ）
・カケスの鳴き真似　ブギュー、ピーユー
・ガビチョウの鳴き真似（ムクドリのジュ、ジュ、ジュ）→　聞いているとガビチョウの歌が必ず入る
・ガビチョウの鳴き真似（ヒヨドリの声）
・モズの鳴き真似（メジロ）→　声量が小さくグゼリが混じるので長く聞いていると分かる。
・ホオジロ、カシラダカとアオジ・クロジ　→　（チィ、チィ）と2声ならホオジロの可能性が高い、（チョチョと小さく鳴けばカシラダカ）
・アオゲラ・アカゲラとイカルの（キ、キ）　→　イカルは飛びながらこの声を出す事が多い。イカルの方が柔らかい。
・トビとノスリ　ピューユピューユ　（2014.12.20）→　経験が少なく難しい
・セキレイが飛びながら一瞬出す声　→　チンと澄んでいればキセキレイ、ジュと濁ればセグロセキレイ。ハクセキレイは要注意。

＜よく聞くが分からないもの＞
・夜明け前のジュ、ジュ：イワツバメ？　→　夜明けの一瞬だけこの声が高頻度でするが、昼間の森では多く聞かれない。
・まだ暗いうちのグァグァ：カルガモ？　→　真っ暗で羽音のヒンヒンと、この声がするがどのカモか分からない。
・ポァポァ：シロハラ?
・ポポポ,：キジバト?
・ピリーン：マヒワC? 　頻度が少なくて
・ビンズイも経験が少なく確信が持てない。

＜まれで分からないもの＞
・ジジジジ：虫？メジロ？（2015.08.29）
その他多数（例えば）
・グワ
・ギーギュイギュイギュイ
・ジュージューピリーン
・キョンキョンキョン
・ビ、ッビビビビ
・ズィズィ
・ピ、ピピュピュ
・チョチョチョチョ
・フワフワフワ
・ルイトン、ルピトン
・ンッツ
など

●次のステップは、これら絞られた候補を区別する識別点を、それぞれに観察から積み上げて行くのがだなーっと思っています。これは別頁で拡充して行きたいです。

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