BirdNET-Pi

BirdNET-Pi Beispiel Spektrogramm Grünspecht

BirdNET-Pi ist ein Open-Source-Projekt für den Einplatinencomputer Raspberry Pi, um Vögel an ihrer Stimme zu erkennen und zu KLassifizieren.

Es basiert auf BirdNET, einer vom Forschungsteam der TU Chemnitz und der Cornell University entwickelte KI-gestützten Programm.

„BirdNET ist eine Forschungsplattform, die darauf abzielt, Vögel anhand von Geräuschen in großem Maßstab zu erkennen.“
– Stefan Kahl
– TU Chemnitz

Überblick

• BirdNET ist ein Computerprogramm, das über 6.000 der häufigsten Vogelstimmen erkennen kann und verschiedene Hardware und Betriebssysteme wie z.B. Arduino-Mikrocontroller, den Raspberry Pi, Smartphones, Webbrowser, Workstation-PCs unterstützt.
• BirdNET gibt es als kostenlose App für Smartphone (Android und iOS) und wurde mehr als eine Million Mal weltweit heruntergeladen.

BirdNET-Pi Funktionen im Überblick

• 24/7 Aufzeichnung von Vogelstimmen mit USB-Mikrofon (bzw. Mikrofon + USB-Soundkarte)
• 24/7 lokale BirdNET Analyse (über 6.000 der häufigsten Vogelarten)
• Auswertung der abgespeicherten Spektrogramme
• Abspeichern in einer Datenbank
• Statistische Auswertungen

BirdNET-Pi Bestandteile

Mikro des BirdNET-Pi in Salatschüssel auf Stativ

Hardware

• Raspberry Pi
• Netzteil
• µSD-Karte
• USB-Mikrofon (bzw. Mikrofon + USB-Soundkarte)

Software

• Raspberry Pi OS + BirdNET-Pi OS

Siehe auch

→ Siehe auch: BirdNET-Pi stationär

→ Siehe auch: BirdNET-Pi stationär (Varianten)

→ Siehe auch: BirdNET-Pi mobil

Internet - Links

• Cornell Lab of Ornithology - BirdNET Sound ID
• BirdNET-Pi/wiki

Literatur

• Connor M. Wood, Stefan Kahl, Ashakur Rahaman and Holger Klinck: The machine learning–powered BirdNET App reduces barriers to global bird research by enabling citizen science participation. PLOS BIOLOGY, 28. Juni 2022. doi:10.1371/journal.pbio.3001670