Automatisiertes Erkennen und Messen von Vogelstimmen

Ein Fokus der Schweizerischen Vogelwarte Sempach ist die Artenförderung und –überwachung der Waldschnepfe, einer heimlich lebenden und schwer zu beobachtenden Vogelart. Um genauere Daten über ihren aktuellen Bestand zu erhalten, werden Audioaufnahmen anverschiedenen Standorten gemacht. Diese Aufnahmen werden bisher manuell nach Balzrufen durchsucht, eine ermüdende und fehleranfällige Vorgehensweise. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der automatischen Detektion von Waldschnepfenbalzrufen in langen Audiosequenzen. Dazu wurden Detektionsalgorithmen basierend auf mathematischen Signalverarbeitungskonzepten (Fourier- und Radontransformation, Spektrogrammanalyse etc.) erarbeitet. Diese erlauben es zusätzlich, die detektierten Balzrufe geeignet zu quantifizieren, was eine Grundvoraussetzung für die Individualerkennung darstellt. Die Algorithmen wurden in einer eigenen Software (basierend auf der freien Statistik-Software „R“) realisiert. Importierte Audiosequenzen können automatisch nach Rufen durchsucht und die gefundenen Rufe ausgemessen werden. Sie können anschliessend visualisiert und exportiert werden.

Studiengang
Systemtechnik
Art der Arbeit
Bachelorarbeit
Verfasser/in
Peter Michael
Tobias Heeb
Institut
Institut für Computational Engineering
Jahr
2016
Projekteingabe:
16.09.2016
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