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

У Інституті Фраунгофера з цифрових медіатехнологій IDMT, що розташований в Ільменау, Німеччина, ми використовуємо наш визнаний на міжнародному рівні досвід у таких областях, як прикладна електроакустика, АІ-підсиленний аналіз сигналів, машинне навчання, конфіденційність даних та безпека. Наші дослідження мають значний вплив на секторах, таких як промисловий та транспортний моніторинг, та медіа, сприяючи таким досягненням, як автоматичне екстрагування метаданих та виявлення маніпуляцій з аудіо.

Група Технологій Семантичної Музики є центральною точкою першопрохідних досліджень у визначенні значущої акустичної інформації. Вона поєднує обробку аудіосигналів та техніки машинного навчання, спрямовані на вирішення нагальних проблем реального світу.

Ця магістерська робота звертається до важливого екологічного питання — підрахунку популяції птахів у зовнішніх умовах. У тезі буде розглянуто методи глибокого навчання, призначені для розшифровування співу птахів серед шумних звукових ландшафтів, закладаючи основу для надійних біометричних вимірювань, які сприяють моніторингу біорізноманіття та стратегіям збереження.

• Завдання 1: Дослідити набори даних співу птахів, анотовані для поліфонії, або, як альтернатива, створити унікальний набір даних із змішування записів звуків загальнопоширених видів птахів, працюючи разом із експертами в галузі.
• Завдання 2: Реалізувати та оцінити моделі глибокого навчання для підрахунку птахів, звертаючи особливу увагу на відрізнення індивідуальних та видоспецифічних викликів.
• Завдання 3: Оцінити міцність моделей під час симульованих змін нав