Abstract
La monitorización acústica submarina ha sido ampliamente utilizada para monitorizar el comportamiento, uso del hábitat y otros aspectos relacionados con la vida de los cetáceos. El rorcual común es el segundo animal más grande del planeta, aun así, todavía existen muchos aspectos que se desconocen. La monitorización acústica de rorcual común puede brindar la oportunidad de tener datos de largos periodos desde una localización puntual. Sin embargo, la detección de señales bio-acústicas representa un reto por la baja frecuencia de sus vocalizaciones. El bajo número de detecciones en el tiempo, junto con el elevado enmascaramiento por ruido de baja frecuencia, hace necesario disponer de una monitorización a largo plazo y de herramientas de detección que permitan extraer las vocalizaciones de grandes volúmenes de datos. Por esta razón, la exploración de técnicas de detección de vocalizaciones de rorcual común de baja frecuencia representa una herramienta valiosa para los bio-acústicos. Presentamos un método basado en la técnica de procesamiento de imagen que aplica una descomposición basada en color de las imágenes del espectrograma que
detecta automáticamente señales compatibles con vocalizaciones de rorcual común. Esta técnica ha revelado tener potencial como herramienta destinada para la detección automática.
