Fortschritte in der automatischen Erkennung von Vogelstimmen

Vogelgesang ist ein empfindlicher Indikator für Umweltveränderungen, wird jedoch meist manuell erfasst - ein aufwendiger Prozess. Automatisierte bioakustische Überwachung macht dies deutlich effizienter und liefert unabhängig von Tageszeit oder Witterung wertvolle Einblicke in die akustische Vielfalt verschiedener Lebensräume. Grundlage ist ein interdisziplinärer Forschungskreislauf: Biologische Fragestellungen führen zu Feldaufnahmen, in denen Vogelrufe mithilfe von Signalverarbeitung und KI erkannt und anschließend von Fachleuten validiert werden. Die Vielfalt natürlicher Klangquellen, begrenzte Aufnahmequalität und Störgeräusche von Wind, Verkehr oder anderen Tieren erschweren die Erkennung, weshalb Verfahren zur Signaltransformation und Rauschunterdrückung eingesetzt und KI-Modelle wie Convolutional Neural Networks oder Transformer gezielt an lokale Bedingungen angepasst werden, um Einzellaute als komplexe Zeit-Frequenz-Muster sicher zu identifizieren. Forschungstrends reichen von miniaturisierten, energieautarken Sensoren über multisensorische Vernetzung bis zu KI-gestützter Quellentrennung und artenübergreifender Lauterkennung. Ökoakustik und Citizen Science erweitern die Einsatzmöglichkeiten in Naturschutz und Biodiversitätsforschung.