Master thesis »Deep Learning-Based Audio Analysis for Avian Population Estimation«

En el Instituto Fraunhofer para la Tecnología de Medios Digitales IDMT, con sede en Ilmenau, Alemania, aprovechamos nuestra experiencia internacionalmente reconocida en áreas como electroacústica aplicada, análisis de señales basado en IA, aprendizaje automático, privacidad de datos y seguridad. Nuestra investigación tiene un impacto significativo en sectores como el monitoreo industrial y de tráfico, y los medios, contribuyendo a avances como la extracción automática de metadatos y la detección de manipulación de audio.

El grupo de Tecnologías Musicales Semánticas es el punto focal de investigación pionera en la extracción de información acústica significativa. Combina procesamiento de señales de audio y técnicas de aprendizaje automático dirigidas a abordar desafíos reales urgentes.

Esta tesis de maestría aborda una preocupación ecológica crucial: el conteo de poblaciones de aves en entornos al aire libre. La tesis elaborará sobre métodos de aprendizaje profundo adaptados para descifrar cantos de aves en medio de paisajes sonoros ruidosos, sentando las bases para mediciones biométricas robustas que contribuyen a la vigilancia y estrategias de conservación de la biodiversidad.

• Objetivo 1: Investigar conjuntos de datos de cantos de aves anotados por polifonía o, alternativamente, crear un conjunto de datos único a partir de una mezcla de grabaciones de sonidos de especies comunes de aves, trabajando junto a expertos en el dominio.
• Objetivo 2: Implementar y evaluar modelos de aprendizaje profundo para el conteo de aves, con un ojo agudo en diferenciar llamadas individuales y específicas de la especie.
• Objetivo 3: Evaluar la robustez de los modelos bajo variaciones ambientales simuladas, asegurando la precisión y fiabilidad de los métodos implementados en escenarios del mundo real.

Estamos buscando mentes brillantes con un sólido trasfondo en procesamiento de señales de audio y aprendizaje profundo. La competencia en Python, TensorFlow o PyTorch, y una pasión por la investigación bioacústica serán cruciales. Tu enfoque innovador podría contribuir significativamente tanto al ámbito académico como práctico a través de este trabajo de tesis.

Únete a un equipo dinámico apasionado por hacer un impacto sustancial en la tecnología y la sociedad. Ofrecemos:

• Desafíos y proyectos que invitan a la innovación y al pensamiento adelantado.
• Amplias oportunidades de desarrollo profesional y capacitación.
• Un entorno de trabajo de apoyo y diverso inmerso en instalaciones de vanguardia.
• Arreglos de trabajo flexibles para garantizar un equilibrio elogiable entre el trabajo y la vida personal.

Celebramos la diversidad y alentamos fuertemente las solicitudes de todos los antecedentes. ¡Vamos a dar forma al futuro juntos!

Los candidatos interesados son aconsejados de aplicar en línea. Para información adicional sobre los específicos del proyecto o el proceso de aplicación, por favor contactar:

Consultas profesionales:
Dr. Jakob Abeßer
[email protected]

Consultas sobre el proceso de aplicación:
Katrin Pursche
[email protected]

Aplica visitando www.idmt.fraunhofer.de