Ist eine App um Vogelgesang zu bestimmen nützlich?

Was kann die Vogelstimmen-App "BirdNet"?

Die App soll Menschen helfen, ihre Umwelt besser kennenzulernen und im Idealfall ihr ökologisches Bewusstsein stärken.

• Sie erkennt automatisch Vogelstimmen, anhand kurzer Audio-Ausschnitte
• Sie visualisiert die Geräusche der Umwelt, wodurch Nutzerinnen und Nutzer zusätzlich sehen können, wie Vogelstimmen aussehen
• Die App entscheidet aufgrund der Audio-Daten, und anhand von Ort und Datum, ob eine bestimmte Vogelart zu hören ist
• Wurde eine Art erkannt, kann der User sich Details anzeigen lassen
• Beobachtungen können gespeichert und mit Freundinnen und Freunden geteilt werden
• Jede Beobachtung wird anonymisiert registriert und zu Forschungszwecken ausgewertet
• Bei der Gestaltung der App und den implementierten Features fließt laufend Feedback von Nutzerinnen und Nutzern ein.

Wie funktioniert die App "BirdNet"?

Das Erkennen der Vogelstimmen ist ein aufwendiger Prozess, denn der Kern der App ist ein mit einem Server der TU Chemnitz verbundener KI-gestützter Algorithmus. Dank eines künstlichen neuronalen Netzes wird bei einer Anfrage die aufgenommene Vogelstimme bestimmt. Kahl und das Team mussten dafür sorgen, dass bei einer zunehmenden Anzahl von Nutzerinnen und Nutzern und ihren Suchanfragen sowie den ständig neu eingespeisten Vogelarten die Geschwindigkeit der App nicht sank. Doch das sei gelungen, versichert Kahl.

Sie absolvierte unter anderem erst kürzlich erfolgreich einen Testlauf mit einem befreundeten Forschungsteam aus Indien. Auch hier lag die Identifizierungsrate der heimischen Vogelarten bei 80 bis 85 Prozent:

"Ein hervorragender Wert. Diesen können wir kaum erhöhen, weil bei der Aufnahme von Vogelstimmen im Freien oft diverse Umgebungsgeräusche reinspielen", erklärt Kahl. Aber in den meisten Fällen erkenne die App die jeweilige Vogelstimme problemlos.

Dank der neuen iOS-Verfügbarkeit weltweit einsetzbar

Das Forschungsteam beschränkte sich in der ersten Phase der App-Programmierung auf die häufigsten Vogelarten in Europa und Nordamerika. Zum heutigen Zeitpunkt können Menschen auf der ganzen Welt ihre heimischen Singvögel identifizieren, weil sich, dank der intensiven Nutzung und des Feedbacks der Erstnutzer, innerhalb von drei Jahren der Anteil der identifizierbaren Vogelarten von 1.000 auf 3.000 erhöhte.

Eine weitere Neuerung betrifft die Plattform der App, denn BirdNET ist nun auch für iOS-Geräte verfügbar.

Wie reagieren die Nutzer?

"Tolle App mit einem gewissen Suchtfaktor", schreibt ein Nutzer im Google Playstore über "BirdNET".

Über eine Million Mal wurde die App inzwischen dort heruntergeladen. Bei über 5.200 Rezensionen erzielt sie aktuell eine Bewertung von 4,6 von 5 Punkten. "Ein unglaublicher Erfolg", lobt Dr. Stefan Kahl erfreut.

Als die App 2018 an den Start ging, zählte das Team um Kahl bereits ein Jahr später rund 180.000 Downloads, Tendenz weiter steigend. Im Jahr 2000 erreichte die App "BirdNET" einen besonders hohen Anstieg der Downloads und Zugriffe, was die Forscherinnen und Forscher der Situation um Corona zuschreiben. "Unsere App sorgt im häuslichen Umfeld oder bei Spaziergängen in der Natur für Abwechslung, Unterhaltung und Wissen – danach haben sich bestimmt viele gesehnt", so Kahl.

Er entwickelte die App "BirdNET" gemeinsam mit Kolleginnen und Kollegen der Cornell University, USA und der Technischen Universität Chemnitz. Sie kann durch einen KI-Algorithmus bereits 3.000 Vogelarten anhand ihres Gesangs identifizieren.

Die kostenlose App "BirdNET"zum Herunterladen

Nutzen auch für ornithologische Forschung und Umweltbewusstsein

Die App biete nicht nur im Freizeitbereich einen Mehrwert, sondern auch für die ornithologische Forschung: "Personen, die unsere App nutzen, arbeiten sozusagen aktiv an ihrer Verbesserung mit. Denn wenn wir wissen, wo sich welche Arten aufhalten, können wir zum Beispiel Zugrouten der Vögel oder lokale Dialekte untersuchen", erklärt Kahl. Damit leiste die App auch einen Beitrag zur Bewusstmachung der Artenvielfalt der Natur und zu deren Erforschung.

Das BirdNet und der Datenschutz

Dr. Stefan Kahl klärt über den Datenschutz der App auf:

"Die App BirdNET ist datensparsam konzipiert und schützt die Privatsphäre der Nutzerinnen und Nutzer. Damit die App Singvögel identifizieren kann, müssen Audio-Daten übertragen werden. Um das Zugverhalten und die Verbreitung von Singvögel zu untersuchen, sind Standortdaten nötig. Die Übermittlung dieser Daten erfolgt vollständig anonym. Es wird lediglich eine zufällig generierte Gerätekennung übertragen. Die übermittelten Daten werden ausschließlich für Forschungszwecke verwendet und auf Servern der TU Chemnitz gespeichert."

Die App "BirdNET: Vogelstimmen einfach erkennen" ist im Play Store für Android-Geräte und im App Store für iOS-Geräte verfügbar.

Dr. Stefan Kahl ist Forscher an der Professur Medieninformatik Leitung: Prof. Dr. Maximilian Eibl) und am Center for Conservation Bioacoustics der Cornell University (USA).

Titelfoto: Ein Foto von Dr. Stefan Kahl (Foto: TU Chemnitz/Lars Meese) ist in der Bilddatenbank der TU Chemnitz verfügbar: www.mytuc.org/ryty
Technische Universität Chemnitz