Se importaron los datos brutos del sonido al software de análisis de sonido Adobe Audition 3.0 o Avisoft-SASLab Pro, se remuestrearon (tamaño de muestra: 44100 Hz; tamaño de ventana: 1024 puntos) y se guardaron por separado en formato WAV. Se seleccionaron formas de onda y sonogramas de alta calidad para medir las características de las llamadas de los gibones de Hainan, analizar las diferencias en los índices acústicos entre individuos y construir una base de datos de patrones sonoros del gibón de Hainan de forma individual. A continuación, realizar el reconocimiento de sonidos individuales utilizando el modelo de reconocimiento de sonidos implementado. Por último, se evalúa la eficacia de la adquisición de sonidos y la precisión del reconocimiento de sonidos. Entre ellos, la evaluación del efecto de reconocimiento de sonidos se realiza principalmente comparando con la investigación de campo y otros resultados de monitorización de sonidos.
A partir de las características adquiridas en el dominio tiempo-frecuencia de los gibones de Hainan, se determinaron los parámetros utilizados para el reconocimiento automático junto con la base de datos vocales. Los parámetros de tiempo-frecuencia seleccionados se importaron al software de reconocimiento automático y al programa algorítmico desarrollado para identificar y extraer automáticamente las llamadas del gibón de Hainan de las grabaciones. La información, como el número de gibones que pueden estar presentes en los datos sonoros, se evalúa mediante diferentes métodos de agrupación y discriminación.
El equipo de monitorización acústica totalmente automatizado es de vital utilidad para el procesamiento de datos en este proyecto. Los datos de sonido transmitidos se almacenan automáticamente en el espacio en la nube de Huawei. Una vez establecida la base de datos en la nube de Huawei de patrones de sonido de la biodiversidad de Hainan, se podrá realizar el reconocimiento individual de sonidos.