KI-gestützte App zur Vogelstimmen-Erkennung

Die Analyse von Vogelstimmdaten wird für Ornithologinnen, Ornithologen und Hobby-Vogelforscherinnen und –forscher bedeutend einfacher. Denn die an der Technischen Universität Chemnitz entwickelte mobile App "BirdNET" zur Aufzeichnung und Erkennung verschiedenster Stimmen von Singvögeln ist fertig und kann im Play Store von Google heruntergeladen werden.

Stand April 2021 wurde die App bereits über eine Million mal heruntergeladen, die Stefan Kahl, wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur Medieninformatik (Prof. Dr. Maximilian Eibl) der TU Chemnitz, und sein Team entwickelt haben. Täglich zählen die Forscherinnen und Forscher aus Chemnitz neue Nutzerinnen und Nutzer. Beteiligt an der App waren neben Stefan Kahl auch Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Hochschule Mittweida (Prof. Dr. Marc Ritter) und der Cornell University in Ithaca/New York (Prof. Dr. Holger Klinck).

Dank KI-Unterstützung Vogelstimmen auf der Spur

Der Hintergrund dieses Chemnitzer Forschungsprojektes ist einfach: Um wildlebende Tierarten wie Vögel nachhaltig zu schützen, ist eine stetige Kontrolle und Überwachung nötig. Wildtiere lassen sich aber nur eingeschränkt in freier Wildbahn dauerhaft durch den Menschen beobachten. In der Regel werden daher Bild- und Tonrekorder eingesetzt, die Langzeitdaten aufzeichnen. Diese Daten müssen aber zuerst erhoben und ausgewertet werden, was bei wilden Tieren meist mit hohem Aufwand verbunden ist.

Um die nötigen Daten für ihre App zu erhalten, legte das Team um Stefan Kahl das größte, vollständig annotierte Datenset von Geräuschkulissen (Soundscapes) an – eine besondere Herausforderung für die Forscherinnen und Forscher: „Neben den Vogelstimmen sind auch sehr viele anderen Geräusche wie Autos, Wind, Regen, andere Tiere wie Frösche und Insekten und natürlich auch Menschen enthalten“, so Kahl.

Um diese Daten zu filtern, verwendet das Team Lernverfahren mit künstlichen neuronalen Netzen. Diese Netze trainierte das Forschungsteam vorab mit rund 50.000 Aufnahmen und über 350 Stunden Testmaterial bekannter Vogelarten. Bereits 2019 enthielt die Datenbank die Stimmen der rund 500 häufigsten Vogelarten in Nordamerika und Europa. In diesen Regionen ist die App aktuell am weitesten verbreitet. Weitere Regionen können hinzukommen.

Von Nutzern eingespeisten Daten werden zur Verbesserung des Systems genutzt. "So einen großen Datensatz aufzubauen ist nur durch die Hilfe der App-User möglich, denn nur so kommen wir an Aufnahmen von unterschiedlichen Geräten, Orten und Geräuschkulissen“, erklärt Stefan Kahl den „Citizen Science“-Ansatz seiner App.

Nutzerinnen und Nutzer nehmen so selbt aktiv am Forschungs- und Entwicklungsprozess teil.

Funktionen der Vogelstimmen-App BirdNET: Vogelstimmen einfach erkennen

  • Automatische Erkennung von Vogelstimmen anhand kurzer Audio-Ausschnitte.
  • Die App visualisiert die Geräusche der Umwelt, man kann also schon sehen, wie Vogelstimmen aussehen, was es leichter macht, zu entscheiden, ob in der Aufnahme tatsächlich etwas zu hören ist.
  • Die App entscheidet aufgrund der Audio-Daten, aber auch anhand von Ort und Datum, ob eine bestimmte Vogelart zu hören ist.
  • Wurde eine Art erkannt, kann man sich Details dazu anzeigen lassen.
  • Beobachtungen können gespeichert und mit Freunden geteilt werden.
  • Jede Beobachtung wird registriert und zu Forschungszwecken weitergenutzt.
  • Bei der Gestaltung der App und der implementierten Features ist viel Feedback der Nutzern eingeflossen.
  • Die App soll helfen, Menschen ihre Umwelt besser kennenlernen zu lassen und im Idealfall das ökologische Bewusstsein zu stärken.

Die an der TU Chemntiz entwickelte App "BirdNET: Vogelstimmen einfach erkennen" ist bei Google Play für Android-Geräte verfügbar.

Welche Forschung hinter der App steht, erklärt Stefan Kahl  von der TU Chemnitz l im Video.

 

 

 

Der Ansatz ist auch in der Pädagogik einsetzbar

Neben der App entwickelten die Forscherinnen und Forscher eine mobile und vollständig autonome Monitoring-Station zur Aufzeichnung von Vogelstimmen auf der Basis eines „Raspberry Pi“, einem einfach und flexibel zu programmierenden Mini-Computer.

Nach der Testphase soll diese Anordnung in Serienproduktion gehen und beispielsweise an Schulen aufgestellt werden: „Wir wollen Kindern und Lehrern die Möglichkeit geben, ihre Umwelt zu beobachten, sie kennen zu lernen und zu schützen. Das wollen wir, neben dem ornithologischen Wissen, dadurch erreichen, dass die Stationen Vogelfutterstellen enthalten und so einen Anlass geben, sie zu besuchen und zu pflegen“, erklärt Kahl. Der Chemnitzer Forscher sei zuversichtlich, dass die ersten Anlagen bald in Betrieb gehen können.