Vogelstimmenklassifizierung mit dem Raspberry Pi

Für alle Vogelbegeisterten, Naturliebhaber und Technikfans gibt es jetzt etwas Aufregendes zu entdecken: BirdNET-Pi. Dieses innovative Selbstbau-Projekt kombiniert die Leistungsfähigkeit des Raspberry Pi mit fortschrittlicher KI, um Vogelgesänge zu erkennen und zu klassifizieren. Lass uns eintauchen in die Welt von BirdNET-Pi und herausfinden, wie es die Vogelbeobachtung revolutioniert.

Was ist BirdNET-Pi?

BirdNET-Pi ist ein auf dem Raspberry Pi basierendes Projekt, das darauf abzielt, Vogelgesänge und -rufe in Echtzeit zu identifizieren. Es nutzt BirdNET, eine KI-gesteuerte Software, die von der Cornell University entwickelt wurde, um Vogelarten anhand ihres Gesangs zu erkennen. Mit einem Raspberry Pi, einem Mikrofon und der BirdNET-Software kann jeder Naturfreund oder Technikenthusiast ein leistungsstarkes Vogelstimmen-Erkennungssystem aufbauen.

Das bietet die BirdNET-Software auf deinem Raspberry Pi:

• 24/7-Aufnahme und automatische Identifizierung von Vogelstimmen, Zwitschern und Piepsen mit Hilfe von BirdNET-Machinelearning
• Automatische Extraktion und Katalogisierung von Vogelclips aus Aufnahmen in voller Länge
• Tools zur Visualisierung Ihrer aufgezeichneten Vogeldaten und zur Analyse von Trends
• Live-Audiostream und Spektrogramm
• Automatische Speicherplatzverwaltung, die regelmäßig alte Audiodateien löscht
• BirdWeather-Integration
• Webinterface für den Zugriff auf alle von Caddy bereitgestellten Daten und Protokolle
• GoTTY Web-Terminal
• Tiny FileManager
• FTP-Server enthalten
• SQLite3 Datenbank
• Adminer Datenbankpflege
• phpSysInfo
• Apprise Notifications unterstützt 70+ Benachrichtigungsplattformen
• Unterstützte Lokalisierung

Die Technik hinter BirdNET-Pi

Der Kern von BirdNET-Pi ist ein neuronales Netzwerk, das Tausende von Aufnahmen von Vogelgesängen lernt, abgleicht und analysiert. Wenn ein Vogelgesang aufgenommen wird, vergleicht das System diesen mit seiner umfangreichen Datenbank und identifiziert die wahrscheinlichste Vogelart. Die Ergebnisse können dann auf einem Bildschirm angezeigt oder online geteilt werden.

DIY: Ein Vogelerkennungssystem bauen

Das Aufbauen eines BirdNET-Pi-Systems ist ein spannendes Projekt für jeden DIY-Begeisterten. Du benötigst einen Raspberry Pi, ein Mikrofon und eine Internetverbindung. Die Installation der BirdNET-Software ist relativ einfach und gut dokumentiert, sodass auch Anfänger sie bewältigen können:

Die Hardware – ein Raspberry Pi

Zum Starten deines kleinen DIY Vogelstimmen-Erkennungs-Projektes benötigst du die folgende Hardware:

• Ein Raspberry Pi Basiskit
• Eine SD-Karte
• Ein weitestgehend wetterfestes Gehäuse (in diesem Fall Gehäuse mit Display – eingeschränkt wetterfest)
• Powerbank mit Kabel als Outdoor-fähige Stromversorgung (mit Solarpanel ist eine tolle Idee)
• Ein möglichst empfindliches Mikrofon mit Windschutz (unser Vorschlag ist zum genannten Zweck leider nur suboptimal)
• Internet-Empfang (Tethering-Funktion deines Handies?)
  

WARENKORB

Bitte achte dabei auch auf die Wahl deines Mikrofons. Nimm in jedem Fall ein externes Mikrofon am Kabel, um Interferenzen und Störgeräusche zu vermeiden. Auch sollte das Mikrofon empfindlich genug sein und je nach Wunsch eher gezielt und gerichtet (unidirektional) oder die ganze Umgebung aufnehmend (omnidirektional) sein. Ein Windschutz, der die hohen Frequenzen nicht zu sehr beschneidet ist ebenfalls so gut wie unerlässlich. Eine Diskussion zu möglichst gut geeigneten Mikrofonen für BirdNET Pi findest Du hier bei GitHub. Ein Spitzenreiter unter den Vogelbeobachtungs-Mikrofonen wird hergestellt vom Spezialisten RODE und kommt aufgrund seines Preises von rund 240€ sicher nur in Betracht, wenn du die Vogelbeobachtung sehr ernst nimmst und es für dich mehr als ein kleines Hobby ist.

Die Software-Installation

Installiere dir zunächst ein einfaches Raspberry Pi OS Lite (64 Bit). Wenn du das noch nie gemacht hast, findest du hier eine Anleitung von uns.
Sobald du die mit deinem PC oder Mac erstellte SD-Karte in deinen Raspberry Pi eingesteckt und den kleinen Rechner gebootet hast, kannst Du mittels als Mac oder Linux-User mit dem Terminal und ssh (Windows-Usern sei Putty oder die PowerShell wärmstens empfohlen) auf ihn zugreifen. Logge Dich hierzu als

Im nächsten Schritt kannst du dann die eigentliche Vogelerkennungs-Software mit dem Namen “BirdNET-Pi” auf deinen Raspberry Pi herunterladen.
Benutze hierfür das folgende Kommando:

curl -s https://raw.githubusercontent.com/mcguirepr89/BirdNET-Pi/main/newinstaller.sh | bash

Wenn die Installation abgeschlossen ist, wird das System automatisch neu gestartet. Wenn es wieder komplett hochgefahren ist, kannst du deinen BirdNET-Pi unter dem zuvor während der Installation festgelegten Hostnamen über das Netzwerk erreichen. Die Standardeinstellung (wenn du zuvor keinen eigenen bestimmten Hostnamen festgelegt haben) ist http://birdnetpi.local. Natürlich ist der Raspberry Pi auch alternativ über seine IP-Adresse im Netzwerk erreichbar.

So sieht die gestartete Oberfläche von BirdNET Pi aus:

Um die Basis-Einstellungen der Software einzustellen, musst du zunächst in die “Tools” (oben rechts). Sobald du das “Tools” Menü anklickst, musst du dich zunächst authentifizieren. Benutze hierzu zunächst bitte den Usernamen “birdnet” und lasse das Passwort leer. Du kannst es später in den Einstellungen selbst festlegen. Anschliessend kannst du auf “Sign in” klicken und du kannst Einstellungen vornehmen:

Um das Basis-Setup der Installation abzuschliessen, musst du nun deinen aktuellen Standort in den Settings eintragen. Gehe über das Menü “Tools” in das Untermenü “Settings” und trage dort im nächsten Schritt in den Basic Settings (Abbildung 4) deinen Längen- und Breitengrad des Standortes ein.

Über “Get your coordinates here” kannst du dir eine Hilfestellung beim Ermitteln deines Längen- und Breitengrades holen. Eine ungefähre Aufenthaltsposition wurde bereits während der Installation von BirdNET Pi abgefragt und ist voreingetragen. Diese muss jedoch nicht zwangsläufig stimmen oder gar genau sein, insbesondere, wenn du ein VPN benutzt:

Du hast nun die Basiseinstellungen für deine BirdNET Pi Installation abgeschlossen. Die Abfragen zu deiner BirdWeather ID brauchst du nicht zwangsläufig eintragen, um ab sofort Vogelstimmen zu klassifizieren. BirdWeather ist eine cloudbasierte Anwendung, welche die eingefangenen Vogelstimmen all ihrer teilnehmenden Benutzer auf einer Weltkarte visuell aufbereitet darstellt. Möchtest du ebenfalls mit deinem BirdNET Pi zu diesem Projekt beitragen, so kannst du dich optional dafür anmelden. Das ist aber keine Bedingung dafür, selbst Vogelstimmen aufzunehmen und analysieren zu lassen.

Anwendungsbereiche

BirdNET-Pi eröffnet weit mehr Möglichkeiten als nur ein reines Hobbyprojekt für Vogelbegeisterte. Es stellt ein bedeutendes Werkzeug für wissenschaftliche Untersuchungen dar. Forscher benutzen es zum Beispiel für die detaillierte Überwachung der Vogelvielfalt in spezifischen Ökosystemen. Dies ermöglicht es, wertvolle Daten über Veränderungen in der Artenzusammensetzung und im Verhalten der Vögel zu sammeln, was für den Naturschutz von großer Bedeutung ist.

Zudem bietet BirdNET-Pi eine hervorragende Möglichkeit für Schulen und Bildungseinrichtungen, um Kindern und Jugendlichen die faszinierende Welt der Ornithologie nahezubringen. Durch die praktische Anwendung dieser Technologie können Schülerinnen und Schüler einen direkten Bezug zur Natur und zur Wissenschaft herstellen, was das Lernen lebendig und greifbar macht. BirdNET-Pi dient somit nicht nur der Unterhaltung, sondern auch der Bildung und der Forschung und trägt auf diese Weise zu einem tieferen Verständnis der Natur bei.

Birdwatching – Es geht auch hochprofessionell

Bei Indiegogo findet man aktuell auch ein Crowdfunding-Projekt, welches mit dem BirdNET Pi umgesetzt wurde. Es nennt sich BirdWeather PUC und ist eigentlich nichts anderes, als das BirdNET Pi Selbstbauprojekt dieses Artikels in einem wetterfesten Gehäuse mit zusätzlichen hochsensiblen Mikrofonen und weiteren Umweltsensoren. So misst es auch Temperatur und Luftfeuchtigkeit, Luftdruck und -Qualität, tVOC und CO2 und das Spektrum des Umgebungslichtes. Mit diesen Daten ist der PUK in der Lage, mehr Daten über den Lebensraum der gefiederten Gesellen aufzunehmen und hilft auch der Forschung enorm.

Fazit

BirdNET-Pi ist ein Paradebeispiel dafür, wie Technologie genutzt werden kann, um unser Verständnis und unsere Wertschätzung der natürlichen Welt zu vertiefen. Es vereint die Begeisterung für Technik mit der Liebe zur Natur und schafft ein einzigartiges Erlebnis für Vogelbeobachter und Wissenschaftler gleichermaßen. Tauche ein in die faszinierende Welt der Vogelbeobachtung mit BirdNET-Pi und entdecke, was in deiner Umgebung zwitschert!

Hast Du erst einmal die erste Hürde genommen und dieses Projekt mit Herzblut für dich umgesetzt, kannst du dir auch überlegen, inwiefern du deinen BirdNET Pi vielleicht ebanfalls mit weiteren Sensoren ausstatten möchtest. Du kannst hier kreativ werden und deine eigenen Ideen umsetzen!