KI-gestützte Vogelstimmenerkennung mit BirdNET
Für das akustische Biomonitoring – die Ermittlung von Vogelarten durch Tonaufnahmen – bringen die neuesten Entwicklungen im Sektor Datenauswertung mit künstlicher Intelligenz große Vorteile. Mussten zuvor alle Aufnahmen aufwendig von Vogelstimmen-Expert*innen ausgewertet werden , kann man sich jetzt zumindest einen ersten Eindruck durch die automatisierte Erkennung verschaffen. Auffällige Ergebnisse benötigen zwar immer die Überprüfung der Expert*innen, aber für die grobe Einschätzung oder als schneller Anzeiger bringt die KI große Vorteile für die Forschung und den Naturschutz. In der Dawn Chorus App verwenden wir die Vogelstimmenerkennung der App BirdNET.
BirdNET ist eine App der TU Chemnitz und des Cornell Lab for Ornithology, die mittels maschinellem Lernen die Erkennung und Klassifizierung von Vogelstimmen ermöglicht und ein innovative Werkzeug für Naturschutz, Biologie und Vogelbeobachtung bereitstellt. Der Algorithmus von BirdNET kann schon rund 6000 Vogelarten anhand ihres Gesangs und ihrer Rufe erkennen. Zumindest theoretisch; fehlerfrei ist er leider noch nicht. Ganz besonders im vielstimmigen Dawn Chorus, wenn viele Vogelarten “durcheinander” singen. Auch sind manche Vogelstimmen eindeutiger zu bestimmen als andere.
Vogelstimmenprofis verbessern die KI
Um die KI langfristig zu verbessern, arbeiten wir mit Vogelstimmenprofis zusammen, die die Daten – Eure Aufnahmen – annotieren. Freiwillige können sich gerne melden unter: vogelstimmen@lbv.de. (Wer sein Wissen schon einmal testen möchte, kann unser Annotations-Quiz ausprobieren: https://annotate.dawn-chorus.org/quiz.)
Danksagung
Wir bedanken uns herzlich bei der Bayrischen Sparkassenstiftung und der Deutschen Telekom Stiftung, mit deren Fördergeldern die neue App-Version mit KI-Unterstützung realisiert wurde. Powered by BirdNET.