Die Rohdaten wurden in Adobe Audition 3.0 oder Avisoft-SASLab Pro importiert, neu abgetastet (Abtastrate: 44100 Hz; Fenstergröße: 1024 Punkte) und dann separat im WAV-Format gespeichert. Qualitativ hochwertige Wellenformen und Sonogramme wurden ausgewählt, um die Merkmale der Rufe der Hainan-Gibbons zu messen, die Unterschiede in den akustischen Indizes zwischen den Individuen zu analysieren und eine Datenbank mit den Lautmustern der Hainan-Gibbons auf individueller Basis aufzubauen. Anschließend wird eine individuelle Lauterkennung mit Hilfe des implementierten Lauterkennungsmodells durchgeführt. Schließlich wird die Effektivität der Lauterfassung und die Genauigkeit der Lauterkennung bewertet. Die Bewertung der Geräuscherkennung erfolgt vor allem durch den Vergleich mit der Feldforschung und anderen Ergebnissen der Geräuschüberwachung.
Auf der Grundlage der erfassten Zeit-Frequenz-Charakteristika von Hainan-Gibbons wurden die für die automatische Erkennung verwendeten Parameter in Verbindung mit der Gesangsdatenbank bestimmt. Die ausgewählten Zeit-Frequenz-Parameter wurden in die automatische Erkennungssoftware und das entwickelte Algorithmusprogramm importiert, um Hainan-Gibbon-Rufe aus den Aufnahmen automatisch zu identifizieren und zu extrahieren. Informationen wie die Anzahl der Gibbons, die in den Klangdaten vorhanden sein könnten, werden durch verschiedene Clustering- und Diskriminierungsmethoden ausgewertet.
Die vollautomatische akustische Überwachungsanlage ist für die Datenverarbeitung in diesem Projekt von entscheidender Bedeutung. Die übertragenen Schalldaten werden automatisch in der Huawei-Cloud gespeichert. Sobald die Huawei-Cloud-Datenbank mit den Klangmustern der Artenvielfalt in Hainan eingerichtet ist, kann die individuelle Klangerkennung realisiert werden.