BirdNET
Vogelstimmen einfach erkennen
Wie können Computer lernen, Vögel anhand von Geräuschen zu erkennen? Die Professur Medieninformatik der Technische Universität Chemnitz versucht, eine Antwort auf diese Frage zu finden. Unsere Forschung konzentriert sich dabei hauptsächlich auf die Erkennung und Klassifizierung von Vogelstimmen mithilfe von maschinellem Lernen - wir wollen Experten und Bürgerwissenschaftler bei ihrer Arbeit zur Überwachung und zum Schutz unserer Vögel unterstützen. BirdNET ist eine Forschungsplattform, die darauf abzielt, Vögel anhand von Geräuschen in großem Maßstab zu erkennen. Wir unterstützen verschiedene Hardware und Betriebssysteme wie Arduino-Mikrocontroller, den Raspberry Pi, Smartphones, Webbrowser, Workstation-PCs und sogar Cloud-Dienste. BirdNET ist sowohl eine Citizen Science-Plattform als auch eine Analysesoftware für große Audiosammlungen. BirdNET zielt darauf ab, innovative Werkzeuge für Naturschützer, Biologen und Vogelbeobachter gleichermaßen bereitzustellen und kann inzwischen etwa 3000 der häufigsten Vogelarten weltweit erkennen.
BirdNET gibt es auch als kostenlose App fürs Smartphone (für Android und iOS).
Weitere Informationen
MDR Wissen über BirdNET: Video (2min)
Presseinformation: Text (Lesezeit 3min)
Website zum Projekt: birdnet.cornell.edu (Englisch)
BirdNET bei Twitter: @BirdNET_App
Kontakt
Bei Interesse am Projekt, bei Fragen oder bei der Suche nach Praktikumsplätzen steht Herr Dr. Stefan Kahl gern zur Verfügung.
Mail: stefan.kahl@informatik.tu-chemnitz.de
Telefon: 0371/531-32219
Twitter: @kahst