2018-11-14 | Anmelden
 
 

Spitzenplatz bei Wettbewerb zur Klassifikation von Vogelgesängen

Oben: North­ern Car­di­nal (Foto von Andy Morf­few) Unten: Spek­tro­gramm des Gesangs

Beim inter­na­tion­al renom­mierten wis­senschaftlichen Wet­tbe­werb Image­CLEF bestand die Her­aus­forderung in der Sek­tion Life­Clef in Jahr 2017 unter anderem in der Klas­si­fika­tion von 1500 Voge­larten anhand ihres Gesangs in über 12.000 Audio-Auf­nah­men (Bird­CLEF 2017). Unter den ca. 100 Anmel­dun­gen wur­den schlussendlich von fünf inter­na­tionalen Forschungs­grup­pen Ergeb­nisse ein­gere­icht. ESF-Pro­mo­tion­sstu­dent Ste­fan Kahl von der Stiftungsju­nior­pro­fes­sur Media Com­put­ing an der Fakultät für Infor­matik der TU Chem­nitz erar­beit­ete in Koop­er­a­tion mit Prof. Dr. Hol­ger Klinck von der Cor­nell Uni­ver­si­ty (Cor­nell Lab of Ornithol­o­gy, CLO) und Prof. Rit­ter von der Hochschule Mit­twei­da (FB Medi­en­in­for­matik) ein Konzept, das die Audiosig­nale von mehr als 36.000 Train­ings-Sam­ples in Bilder kon­vertiert um damit ein kün­stlich­es neu­ronales Netz zu trainieren, welch­es möglichst gut auf Vogelge­sang adap­tiert. Mit diesem Ansatz kon­nte eine Genauigkeit von fast 70% erre­icht wer­den, was den 2. Platz hauchdünn hin­ter der Spitzen­po­si­tio­nen im Wet­tbe­werb bedeutet. Die Ergeb­nisse wur­den auf der Image­CLEF Kon­ferenz in Dublin mit einem entsprechen­den wis­senschaftlichen Beitrag präsen­tiert.

In den fol­gen­den Monat­en soll gemein­sam mit dem CLO ein mobiles Mon­i­tor­ing-Sys­tem entste­hen, das die Erken­nung von 650 Voge­larten der USA in Echtzeit ermöglicht. Ziel ist die flächen­deck­ende Überwachung von Migra­tion und Bestand zur Erhal­tung der Bio­di­ver­sität gefährde­ter Regio­nen. Ein erster Pro­to­typ ist bere­its jet­zt auf einem Rasp­ber­ry Pi lauf­fähig und soll im Mai 2018 mit Beginn der Brutzeit im Nord-Osten der USA zum Ein­satz kom­men. Der aktuelle Stand ist unter der Live Demo und Android App ist auf der Web­seite des Cor­nell Lab of Ornithol­o­gy zu sehen: https://birdnet.cornell.edu/

Weit­er­führende Infor­ma­tio­nen sind fol­gen­den medi­alen Nen­nun­gen zu ent­nehmen:

Radiobeitrag im Deutsch­landra­dio: http://ondemand-mp3.dradio.de/file/dradio/2018/04/11/birdnet_mit_kuenstlicher_intelligenz_vogelarten_dlf_20180411_1645_0f30779c.mp3

 

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Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Chem­nitz
Fakul­tät für Infor­ma­tik
Juniorpro­fes­sur Medi­a Computing
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09111 Chemnitz