从咆哮到脉冲再到轰鸣声，鲸鱼、鱼类和甲壳类动物都能发出声音。事实上，超过800种鱼类能够发出各种各样的声音，比如求偶和交配、保护自己的地盘或应对威胁。这些物种中的每一个都有一种独特的“叫声”特征波形。因此，检测这些信号中的结构可以用来识别不同物种的声音。
对鱼类发出的声音进行分类将有助于了解它们如何应对环境变化和人为干扰，例如海洋噪音和捕鱼活动，以及由于气候变化或现在经常发生在佛罗里达西海岸的赤潮而导致的海水变暖相关的环境变化。
被动声学是一种测量方法，用于探测野生海洋哺乳动物发出的声音或振动。尽管这项技术有助于揭示鱼类对栖息地的偏好以及它们的运动，但还没有研究能够说明它们的详细行为。
佛罗里达大西洋大学的研究人员选择群居的歌利亚石斑鱼(Epinephelus itajara)作为他们的研究对象，实施并部署了一种新型的自动探测器和定位模型，利用它们的低频脉冲声音来寻找水下海洋生物。与鱼的声音相关的脉冲可以根据脉冲的数量、脉冲周期、频率、示波器形状或描述性名称或拟声词(如咆哮、脉冲序列或轰隆声)进行分类。
歌利亚石斑鱼是最大的石斑鱼之一，体重可达800磅。它们利用鱼鳔和周围肌肉发出低频(峰值60赫兹)响亮的“轰鸣声”。这些井架显示出一种“多周期”波形，其振幅在一到两个波周期内迅速增加，然后呈指数级下降。
在这项研究中，研究人员在墨西哥湾的一个人工礁上记录了歌利亚石斑鱼的声音，并研究了它们栖息地周围鱼类的精细鳞片分布。他们通过测量声音活动以及鱼类相对于栖息地的分布情况来评估它们的存在。研究人员在人工礁上部署了一个电池供电的六元声学阵列，连续记录了三天。六元声阵列设置了三个水听器在珊瑚礁结构上，三个水听器在海底。
利用到达时差(TDOA)，设计了基于交错匹配滤波的声源定位模型。它采用了两个阶段的方法，首先，识别声音，其次，定位它。在第一阶段，研究人员采用噪声自适应匹配滤波器来检测和确定水听器记录的声音脉冲的时间。在第二阶段，将检测到的声脉冲输入到TDOA定位算法中，计算出声源的位置。
研究结果发表在美国声学学会杂志研究表明，该模型可用于自动处理大量声学数据，并提供产生低频声脉冲的海洋生物的详细运动。该模型可用于跟踪一组海洋生物及其相关活动，例如为海洋哺乳动物或无脊椎动物喂食，或作为回应对捕食者或配偶的敏感，或对栖息地内任何其他干扰的敏感。
“将歌利亚石石鱼的叫声定位在它们的栖息地周围，可以为我们提供机会，了解它们在一定空间和时间、环境噪音和各种环境条件下的精细活动模式，”该研究的合著者、FAU工程与计算机科学学院电气工程与计算机科学系主席兼教授庄汉奇博士说。“我们使用的定位方法也适用于鲸鱼、海豚、龙虾、螃蟹和其他甲壳类动物发出的类似声脉冲。”
研究人员使用自动呼叫定位方法来绘制歌利亚石斑鱼在人工礁上的呼叫分布，该阵列在一天中的两个特定时间部署。研究结果显示，人们在凌晨1点到3点之间最常发出声音。中午分布显示一群鱼位于人工鱼礁的中心附近、北部和东部。在夜间，鱼群的叫声更多地集中在礁石附近和西南方向。
“歌利亚石斑鱼的叫声可以通过匹配过滤来唯一识别，该过滤使用要识别的脉冲的通用模板。“这个模型，通过其特殊的设计，也减轻了识别和定时呼叫的多路径效应，”合著者、FAU Harbor分部的研究教授劳伦特·切姆鲁宾博士说。“这种非侵入式的自动化方法有效地处理大型声学数据集，以相对较高的精度连续绘制声源空间分布的演变图。”
