Es ampliamente conocido que las aves son importantes indicadores del estado de salud de los ecosistemas. Los muestreos de avifauna basados en señales sonoras son procesos que proveen valiosa información. Nuevos estudios incluyen el uso de grabadoras automáticas que son programadas para registrar el ambiente sonoro por largos periodos de tiempo. En Colombia, el Instituto Alexander von Humboldt (IAvH) está por desarrollar un piloto de monitoreo acústico automatizado en las zonas del páramo y bosque alto-andino que incluye más de 500 horas de grabación.

Mediante técnicas de procesamiento de señales y reconocimiento de patrones, se adaptarán filtros digitales y algoritmos de detección de señales para identificar y separar las vocalizaciones de aves en los registros sonoros del IAvH. A través de un estudio comparativo, se evaluará el desempeño de diferentes algoritmos de detección y se identificará el más adecuado para ser implementado en estos registros.

Con este trabajo se espera reducir el análisis manual de las señales sonoras y así realizar estudios más rápidos y eficientes en el área de bioacústica. Además, este algoritmo será una base sobre la cual se podrán construir sistemas de clasificación taxonómica automatizados. El desarrollo de nuevas herramientas para el análisis de señales bioacústicas será de gran beneficio para futuras investigaciones en ornitología y conservación ambiental, especialmente en un país megadiverso como Colombia.

Palabras clave: vocalización de aves, registros sonoros, bioacústica, procesamiento digital de señales, algoritmos de detección de señales, filtros digitales.