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Il tursiope, come altri Odontoceti, presenta un ampio repertorio vocale costituito da segnali impulsivi ad alta frequenza utilizzati per l’ecolocalizzazione, da segnali burst pulses che giocano un ruolo di interfaccia tra ecolocalizzazione e comunicazione e infine da fischi, utilizzati esclusivamente per la comunicazione intraspecifica. A causa dell’impiego dei fischi nei vari contesti comportamentali e sociali, lo studio di questa tipologia di segnale rappresenta un buon metodo per indagare, in maniera non invasiva, il comportamento di questa specie.
È stato registrato un campione di vocalizzazioni, acquisite in diversi contesti comportamentali, del gruppo di 11 tursiopi presenti presso il parco Zoomarine Roma. L'elaborazione dei dati acustici è stata eseguita attraverso l'utilizzo combinato dei software Praat e MATLAB. Attraverso un’ispezione visiva e l’applicazione del protocollo SIG-ID sono stati identificati i fischi firma e i fischi non firma degli esemplari presenti nella struttura. In questo modo sono stati identificati per la prima volta i fischi firma di tutti i tursiopi ospitati a Zoomarine Roma. Sono stati inoltre estratti i frequency contour dell’intero campione di fischi ed è stato utilizzato ARTwarp per effettuare una categorizzazione unsupervised dei fischi non firma. Questo ha permesso di raggruppare i fischi in differenti categorie e di confrontarle con i contesti comportamentali in cui i segnali sono stati registrati.


The bottlenose dolphin, like other Odontocetes, has a large vocal repertoire consisting of high frequency impulsive signals used for echolocation, burst pulses that play an interface role between echolocation and communication, and whistles for intraspecific communication. Due to the production of whistles in the various behavioral and social contexts, the study of this last type of signal represents a good non-invasive method to investigate the behavior of this species.
A sample of vocalizations of 11 bottlenose dolphins hosted at the Zoomarine park (Rome) was recorded in different behavioral contexts. The processing of the acoustic data was performed through the combined use of Praat and MATLAB. Through a visual inspection and the application of the SIG-ID protocol, the signature whistles and non-signature whistles of the animals in the structure were identified. In this way the signature whistles of the 11 bottlenose dolphins at Zoomarine Roma were identified for the first time. Frequency contours of the entire sample of whistles were also extracted and ARTwarp was used to perform unsupervised categorization of non-signature whistles. This made it possible to group the whistles into different categories and to compare them with the behavioral contexts in which the signals were recorded.