Déclaration d’invention / Patent 
 

Paris S., Glotin H. (2023) ” SeGaMaS, un serious game pour l’apprentissage conjoint de la détection classification et localisation des mammifères marins”, Déclaration d’invention, UTLN SATTSE

International challenge  
 

Mahé P., Ferrari M., Best P. et Glotin H. (2023). Biosonar ENS Collège de France Data Challenge, Rapport scientifique LISDYNI202301, http://sabiod.univ-tln.fr/pub/biosonardatachallenge2023.pdf

Communication into International conference 
 

Chavin S. et al.. (2023) Automatic classification of humpback whale (Megaptera novaeangliae) vocalization in the Caribbean. Humpback Whale World Congress march 2023 http://sabiod.lis-lab.fr/pub/CHAVIN-HWWC.mp4

Best P., Marxer R., Paris S., Glotin H., Probing the Fin Whale Song Evolution, LSPM inauguration, CPPM, Marseille, februray 2023 http://sabiod.lis-lab.fr/pub/Fin_Whale_Song_LSPM_inauguration2023.pdf

Articles
 

Poupard M., Best P., Pavan G., Glotin H, Vocal repertoire and bioacoutics analyses in Globicephala melas (long-finned pilot whale) from Mediterranean Sea, in submission, march 2023

Ferrari M, Trinh-Hafner M , Sarano F., Sarano V, Giraudet P., Glotin H., Age and interpulse interval relation from newborn to adult sperm whale (Physeter macrocephalus) off Mauritius submitted in feb. 2023 in Scientific Report, Nature Springer Ed.

Best P.,  Paris S., Glotin H., Marxer R., Deep audio embeddings for vocalisation clustering, in minor revision to Plos One, February 2023 https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0283396

Balestriero R., Glotin H. and B. Richard. “Interpretable and learnable super-resolution time-frequency representation.” In Mathematical and Scientific Machine Learning, pp. 118-152. PMLR, 2022. https://proceedings.mlr.press/v145/balestriero22a

Lehnhoff L., Glotin H., Bernard S., Dabin W., le Gall Y. et al.. (2022). Behavioural Responses of Common Dolphins Delphinus delphis to a Bio-Inspired Acoustic Device for Limiting Fishery By-Catch. Sustainability. https://hal.umontpellier.fr/hal-03820889/document

Malige F., Patris J., Hauray M., Giraudet P., Glotin H., et al.. Mathematical models of long term evolution of blue whale song types’ frequencies. Journal of Theoretical Biology, Elsevier, 2022, 548, pp.111184. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03632687v2/document

Best, P., Marxer R., Paris S. and Glotin H. Temporal evolution of the Mediterranean fin whale song. Scientific reports, 2022 https://doi.org/10.1038/s41598-022-15379-0

Poupard,M., Ferrari M., Best P., Glotin H. (2022), Passive acoustic monitoring of sperm whales and anthropogenic noise using stereophonic recordings in the Mediterranean Sea, North West Pelagos Sanctuary. In Scientific reports https://doi.org/10.1038/s41598-022-05917-1

Poupard M., Symonds H., Spong P., Glotin H. (2021) Intra-Group Orca Call Rate Modulation Estimation Using Compact Four Hydrophones Array. Frontiers in Marine Science https://doi.org/10.3389/fmars.2021.681036

Marie A. Roch, Scott Lindeneau, Gurisht Singh Aurora, Kaitlin E. Frasier, John A. Hildebrand, Glotin H., and Simone Baumann-Pickering , “Using context to train time-domain echolocation click detectors”, The Journal of the Acoustical Society of America 149, 3301-3310 (2021) https://asa.scitation.org/doi/pdf/10.1121/10.0004992

Best P., Marzetti S., Poupard M., Ferrari M., Paris S., Marxer R., Philippe O., Gies V., Barchasz V.,, 3 Glotin H. (2020) Stereo to five channels Bombyx sonobuoys : from four years cetacean monitoring to real-time whale ship anti-collision system. Eu. Forum Acusticum https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03199965/document

Barchasz V., Gies V., Marzetti S., Glotin H. (2020) A  novel  low-power high speed accurate and precise DAQ with embedded artificial intelligence for long term biodiversity survey, Eu. Forum Acusticum https://hal.archives-ouvertes.fr/FA2020/hal-03230835v1

Best P., Ferrari M., Poupard M., Paris S., Marxer R., Symonds H., Glotin H. (2020) Deep Learning and Domain Transfer for Orca Vocalization Detection. In International joint conference on neural networks. IEEE IJCNN,  International joint conference on neural networks, Jul 2020, glasgow, United Kingdom https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02865300/document

Balestriero R. and Glotin, H. and Baraniuk, R.G (2020) Interpretable Super-Resolution via a Learned Time-Series Representation, arxiv https://arxiv.org/pdf/2006.07713.pdf

Ferrari M., Glotin H., Marxer R., Asch (2020) End to end raw audio deep learning of transients, application to bioacoustics, Eu. Forum Acusticum https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03078665/document

Ferrari M. et al. (2020) 3D diarization of a sperm whale click cocktail party by an ultra high sampling rate portable hydrophone array for assessing individual cetacean growth curves, Eu. Forum Acusticum https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03078655/document

Ferrari M. et al. (2020) DOCC10: Open access dataset of marine mammal transient studies and end-to-end CNN classification, in 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02866091/document

Marzetti, Gies V., Barchasz V., Best P., Paris S., Barthelemy H., Glotin H. (2020) Ultra-Low Power Wake-Up for Long-Term Biodiversity Monitoring, in proc. IEEE IoTAIS http://dx.doi.org/10.1109/iotais50849.2021.9359710

Malige F., Djokic D., Patris J., Sousa-Lima R., Glotin H.. Use of recurrence plots for identification and extraction of patterns in humpback whale song recordings. Bioacoustics, Taylor and Francis, 2020, pp.1 – 16. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03008908/document

Marzetti S., Gies V., Barchasz V., Barthelemy H., Glotin H., Kussener E., et al. (2020) Embedded Learning for Smart Functional Electrical Stimulation, 2020 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC) https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03386618/file/ITMS-2019-TENS_Learning.pdf

Poupard M., Best P., Ferrari M., Spong P., Symonds H., Prevot J-M., Soriano T., Glotin H. (2020) From massive detections and localisations of orca at orcalab over three years to real-time survey joint to environmental conditions in Eu. Forum Acusticum https://hal.science/hal-03230841/document

Manuscripts & Research Report
 

Deloustal N., Chavin S., Glotin H. (2023), Rapport de recherche V1 Suivi et identification temps-fréquence bioacoustique par transfert deep learning sur YOLO : gestion des chorus http://sabiod.lis-lab.fr/pub/YOLO_DYNI.pdf

Chavin S., Mahé P., Hermet T., Deloustal N. and Glotin H., (2023), Rapport de recherche, Analyse automatisée de la diversité acoustique, de la détection d’espèces aux indices bioacoustiques http://sabiod.lis-lab.fr/pub/LIS_QUEBEC_RR.pdf

Glotin et al., (2022) ADAPREDAT, mission arctique ADSIL, rapport recherche LIS DYNI, MITI CNRS et ADSIL, décembre 2022 http://sabiod.lis-lab.fr/pub/ADAPREDAT/ADAPT-VIVANT-20230201_ADAPREDAT.pdf

Best P. (2022). Automated Detection and Classification of Cetacean Acoustic Signals. Machine Learning. Phd Thesis, Université de toulon (dir Glotin). https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03826638/document

Ferrari M., Glotin H., (2022), Mesure du bruit ambiant sous-marin par la bouée stéréophonique BOMBYX au Sud du Parc National Port-Cros de 2015 à 2018 http://sabiod.lis-lab.fr/pub/BOMBYX_CNRSLIS_RR202210_Mesure_bruit_ambiant_Toulon_2015_2018.pdf

Deloustal N., Glotin H., (2022), Rapport de recherche, Veille bioacoustique de l’avifaune en Guadeloupe http://sabiod.lis-lab.fr/pub/LIS_OFB_GUADELOUPE_RAPPORT-1.pdf

Chavin S., Glotin H, Poupard M., Best, P. Ferrari M., et al.. Automatic classification of humpback whale (Megaptera novaeangliae) vocalization in the Caribbean. Master thesis, Université de Toulon, Aix Marseille Univ, CNRS, LIS, Marseille, France. 2022 http://sabiod.lis-lab.fr/pub/CHAVIN_master_thesis.pdf

Glotin H., Ferrari M., Best P., Poupard M., Thellier N., et al.. CARIMAM Report Bioacoustic Data Processing. [Research Report] DYNI LIS. 2021. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03629286

Glotin H., Poupard M., Best P., Ferrari M. (2021). Observations Stéréophoniques sur 4 ans de la Bouée BOMBYX au Sud du Parc National de Port-Cros : Mégafaune et pollution anthropophonique. LOT 2 : Le cas du rorqual et du globicéphale http://sabiod.lis-lab.fr/pub/BOMBYX/RAPPORT_ENGIE_LOT2_rorqual_CNRS_BOMBYX.pdf

Glotin H., Poupard M., Best P., Ferrari M. (2021). Observations Stéréophoniques sur 4 ans de la Bouée BOMBYX au Sud du Parc National de Port-Cros : Mégafaune et pollution anthropophonique. LOT 1 : Le cas du cachalot http://sabiod.lis-lab.fr/pub/BOMBYX/RAPPORT_ENGIE_LOT1_cachalot_CNRS_BOMBYX.pdf

Jenkins J., Paiement A., Ourmières Y., Sommer J., Verron J., Ubelmann C. and Glotin H. (2022). A DNN Framework for Learning Lagrangian Drift With Uncertainty. https://arxiv.org/pdf/2204.05891v1.pdf

Patris J., Malige F., Hamame M.,Buchan S.,Barchasz V., Glotin H., (2021) Etude des productions sonores des dauphins du canal de Puyuhuapi, Région de Aysen, Chili http://sabiod.lis-lab.fr/pub/rapport_projet_DYNI_CIEP.pdf

Ferrari M. (2020) Study of a Biosonar Based on the Modeling of a Complete Chain of Emission-Propagation-Reception with Validation on Sperm Whales, Phd Thesis, Université Picardie Jules Verne, (dir Glotin & Asch) https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03078625/document 

Poupard M. (2020) Contributions en Méthodes Bioacoustiques Multiéchelles: Spécifiques, populationnelles, individuelles et comportementale,  Phd Thesis, Université de Toulon (dir Glotin Soriano Lengagne) http://sabiod.univ-tln.fr/pub/poupard/cv/m_poupard_phd_08012021.pdf

Glotin H, Thellier N., Best P., Poupard M., Ferrari M., et al. (2020) Rapport Mission Sphyrna Odyssey : Découvertes Ethoacoustiques de Chasses Collaboratives de Cachalots en Abysse & Impacts en Mer du Confinement COVID19 , http://sabiod.lis-lab.fr/pub/SO1.pdf

LIS UMR 7020 CNRS / AMU / UTLN
Université de Toulon – Campus de La Garde – Bat X
CS 60584
83041 Toulon Cedex 9

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