BirdNet: Diese App aus Chemnitz erkennt und analysiert Vogelstimmen

Eine mobile App, die Stimmen von Singvögeln erkennt, ist von der TU Chemnitz entwickelt und veröffentlicht worden. Sie kann im Play Store von Google heruntergeladen werden. Das gute Stück dürfte für Ornithologen wie für Hobby-Vogelforscher gleichermaßen interessant sein. Im übrigen lebt die App „BirdNet“ vom Mitmachen…

„BirdNET“ App arbeitet mit KI und Citizen Science

Aktuell sollen bereits rund 180.000 Menschen die von einem Forscherteam unter Leitung von Stefan Kahl entwickelt App nutzen und täglich 3.000 neue User hinzukommen. Die Zahl der Vogelbeobachtungen mit Hilfe der App liegt zur Zeit bei etwa 30.000 pro Tag. Das bedeutet, dass Nutzerinnen und Nutzer der App ihre Audio-Daten über Vogelstimmen an den App-Server übertragen. Dort werden sie durch eine an der Professur Medieninformatik entwickelte spezielle Künstliche Intelligenz (KI) analysiert. Auf Basis dieser Analyse wird schließlich die entsprechende Vogelart identifiziert.

KI allein reicht aber nicht – es muss auch ein Datensatz von Vogelstimmen vorliegen, mit dessen Hilfe die KI überhaupt analysieren kann. Der Aufbau eines so großen Datensatzes ist aber nach den Worten von Stefan Kahl „nur durch die Hilfe der App-User möglich, denn nur so kommen wir an Aufnahmen von unterschiedlichen Geräten, Orten und Geräuschkulissen“. Diese als Citizen Science bekannte Vorgehensweise schließt neben den Usern auch den Tierpark Chemnitz mit ein. Dort sind „aktuell vier passive Rekorder angebracht, die rund um die Uhr Audio-Daten aufzeichnen, die wir später analysieren wollen. Dem Tierpark geht es dabei vor allem um die Frage, welche Arten frei lebend im Tierpark heimisch sind, wo sich bestimmte Arten konzentrieren und wie man diese Daten pädagogisch wertvoll nutzen kann“, erklärt Kahl.

Mit KI Vogelstimmen auf der Spur

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

Aktuell enthält die Datenbank die Stimmen der rund 500 häufigsten Vogelarten in Nordamerika und Europa. In diesen Regionen ist die App bislang auch am weitesten verbreitet. Weitere Regionen können hinzukommen. Neben Stefan Kahls Chemnitzer Team sind an der App übrigens auch noch Wissenschaftler der Hochschule Mittweida und der Cornell University in Ithaca/New York an der App beteiligt.

Foto: TU Chemnitz Privat