Testseite zur Artbestimmung durch akustische Mustererkennung

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Informationen

Auf dieser Seite lassen sich eigene Aufnahmen (wav/mp3/m4a) von Gesängen oder Rufen häufig vorkommender Vögel hochladen. Als Ergebnis der Analyse erhält man eine mit abnehmender Wahrscheinlichkeit sortierte Liste von Vorschlägen zur Bestimmung der aufgenommenen Art(en).

Die hier verwendeten Verfahren zur akustischen Mustererkennung wurden im Rahmen des DFG-Projektes „Referenzsystem für bioakustische Daten“ implementiert. Die beteiligten Algorithmen wurden seither in einer Reihe internationaler Wettbewerbe (Kaggle: Multi-label Bird Species Classification - NIPS 2013, LifeCLEF: Bird Identification Task 2014, Bird Identification Task 2015) erfolgreich getestet und fortlaufend weiter entwickelt.

Als Trainingsmaterial wurden hauptsächlich Aufnahmen aus dem Tierstimmenarchiv Berlin, dem Referenzsystem und der Community-basierten Plattform Xeno-Canto verwendet.

Publikationen

1. Lasseck M (2015) Towards Automatic Large-Scale Identification of Birds in Audio Recordings. In Lecture Notes in Computer Science Vol.9283: pp 364-375
2. Lasseck M (2015) Improved Automatic Bird Identification through Decision Tree based Feature Selection and Bagging. In Working notes of CLEF 2015 conference
3. Lasseck M (2014) Large-scale identification of birds in audio recordings. In Working notes of CLEF 2014 conference
4. Lasseck M (2013) Bird Song Classification in Field Recordings. In Proceedings of ‘Neural Information Processing Scaled for Bioacoustics: from Neurons to Big Data - NIP4B’, joint to NIPS Conf., pages 176-181, ISSN 979-10-90821-04-0