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

В Институте технологий цифровых медиа Фраунгофера (IDMT), главный офис которого находится в Ильменау, Германия, мы используем наш международно признанный опыт в таких областях, как прикладная электроакустика, анализ сигналов на основе искусственного интеллекта, машинное обучение, конфиденциальность данных и безопасность. Наши исследования оказывают значительное влияние на сектора, такие как промышленное и транспортное мониторинг, и медиа, внося свой вклад в такие достижения, как автоматическое извлечение метаданных и обнаружение манипуляций с аудио.

Группа технологий семантической музыки является центром передовых исследований по извлечению значимой акустической информации. Она сочетает методы обработки аудиосигналов и машинного обучения, направленные на решение насущных реальных проблем.

Эта магистерская диссертация затрагивает важную экологическую проблему — подсчет популяций птиц в условиях открытой местности. В диссертации будут детально рассмотрены методы глубокого обучения, предназначенные для расшифровки птичьих голосов на фоне шумных звуковых пейзажей, что заложит основу для надежных биометрических измерений, способствующих мониторингу биоразнообразия и стратегиям сохранения.

• Задача 1: Исследовать наборы данных о пении птиц, аннотированные для полифонии, или, в качестве альтернативы, создать уникальный набор данных из смеси звуковых записей обычных видов птиц, работая вместе с экспертами в данной области.
• Задача 2: Реализовать и оценить модели глубокого обучения для подсчета птиц, с особым вниманием к различению индивидуальных и специфических для видов криков.
• Задача 3: Оценить устойчивость моделей в условиях симулируемых изменений окружающей среды, обеспечивая точность и надежность реализованных методов в реальных сценариях.

Мы ищем талантливых людей с прочным фоном в области обработки аудиосигналов и глубокого обучения. Владение Python, TensorFlow или PyTorch и страсть к биоакустическим исследованиям будут крайне важны. Ваш инновационный подход может внести значительный вклад как в академическую, так и в практическую сферы через эту д