Correspondence Katie Kowarski, 202–32 Troop Avenue, Dartmouth, Nova Scotia B3B 1Z1, Canada. Email: katie.kowarski@gmail.com Abstract Many organizations collect large passive acoustic monitoring (PAM) data sets that need to be efficiently and reliably analyzed. To determine appropriate methods for effective analysis of big PAM data sets, we undertook a literature review of baleen whale PAM analysis methods. Methodologies from 166 studies (published between 2000–2019) were summarized, and a detailed review was performed on the 94 studies that recorded more than 1,000 hr of acoustic data (“big data”). Analysis techniques for extracting baleen whale information from PAM data sets varied depending on the research observed. A spectrum of methodologies was used and ranged from manual analysis of all acoustic data by human experts to completely automated techniques with no manual validation. Based on this assessment, recommendations are provided to encourage robust research methods that are comparable across studies and sectors, achievable across research groups, and consistent with previous work. These include using automated techniques when possible to increase efficiency and repeatability, supplementing automation with manual review to calculate automated detector performance, and increasing consistency in terminology and presentation of results. This work can be used to facilitate discussion for minimum standards and best practices to be implemented in the field of marine mammal PAM. Received: 17 April 2020 Accepted: 29 September 2020

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须鲸被动声学监测大数据分析方法综述

通讯员 Katie Kowarski, 202–32 Troop Avenue, Dartmouth, Nova Scotia B3B 1Z1, Canada。电子邮件：katie.kowarski@gmail.com 摘要 许多组织收集需要高效可靠分析的大型被动声学监测 (PAM) 数据集。为了确定有效分析大 PAM 数据集的适当方法，我们对须鲸 PAM 分析方法进行了文献综述。总结了 166 项研究（2000 年至 2019 年间发表）的方法论，并对记录超过 1,000 小时声学数据（“大数据”）的 94 项研究进行了详细审查。从 PAM 数据集中提取须鲸信息的分析技术因观察到的研究而异。使用了一系列方法，从人类专家对所有声学数据的手动分析到无需手动验证的完全自动化技术。在此评估的基础上，提供了建议以鼓励在研究和部门之间具有可比性、跨研究组可实现且与以前的工作一致的稳健研究方法。这些包括在可能的情况下使用自动化技术来提高效率和可重复性，通过手动审查来补充自动化以计算自动检测器的性能，以及提高术语和结果呈现的一致性。这项工作可用于促进关于在海洋哺乳动物 PAM 领域实施的最低标准和最佳实践的讨论。收稿日期：2020 年 4 月 17 日接受日期：2020 年 9 月 29 日 可以跨研究小组实现，并且与以前的工作一致。这些包括在可能的情况下使用自动化技术来提高效率和可重复性，通过手动审查来补充自动化以计算自动检测器的性能，以及提高术语和结果呈现的一致性。这项工作可用于促进关于在海洋哺乳动物 PAM 领域实施的最低标准和最佳实践的讨论。收稿日期：2020 年 4 月 17 日接受日期：2020 年 9 月 29 日 可以跨研究组实现，并且与以前的工作一致。这些包括在可能的情况下使用自动化技术来提高效率和可重复性，通过手动审查来补充自动化以计算自动检测器的性能，以及提高术语和结果呈现的一致性。这项工作可用于促进关于在海洋哺乳动物 PAM 领域实施的最低标准和最佳实践的讨论。收稿日期：2020 年 4 月 17 日接受日期：2020 年 9 月 29 日 这项工作可用于促进关于在海洋哺乳动物 PAM 领域实施的最低标准和最佳实践的讨论。收稿日期：2020 年 4 月 17 日接受日期：2020 年 9 月 29 日 这项工作可用于促进关于在海洋哺乳动物 PAM 领域实施的最低标准和最佳实践的讨论。收稿日期：2020 年 4 月 17 日接受日期：2020 年 9 月 29 日