Ich habe mein Projekt bzw. meine Forschungen unter Open Source gestellt.
Falls jemand ebenfalls in diesem Bereich forscht oder Interesse hat, mitzuwirken, freue ich mich über eine Nachricht über das Kontaktformular auf meiner Website.
Vielen Dank für euer Interesse!
😉👍
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| mit KI generiert |
Nachdem ich nun die Software BatDetect2 quasi in den "Wahnsinn" getrieben habe, wollte ich heute mit der Konzeption des Nexus beginnen.
Der Nexus soll die Umweltdaten, die für ein Monitoring bzw. für die Aufnahmen von Fledermausrufen unbedingt notwendig sind, automatisiert aufnehmen und zur weiteren Analyse zur Verfügung stellen.
Ab sofort ist der LABEL "NEXUS" freigeschaltet.
Nachdem ich jetzt die letzten 5 Tage jeden Abend die Scripte heiße laufen habe, die CPU's in den Wahnsinn getrieben habe - heute die vorerst letzte Analyse der Fledermaus-Rufe !
Ich habe von ChiroVox (einer der größten Tierstimmen-Archiv auf diesem Planeten) seltene Fledermaus-Rufe heruntergeladen und durch BatDetect2 analysieren lassen - und bin in meiner Meinung bestätigt worden.
Bei den Myotis-Arten geht BatDetect2 in die Knie - Aufgrund der Frequenzart und -gleiche der Rufe kann die Software diese Rufe nicht oder nur mit hoher Fehlerrate unterscheiden.
Werden diese Fledermaus-Arten von BatDetect2 erkannt, sollte eine manuelle Nachprüfung unbedingt erfolgen.
Bei folgenden Fledermaus-Arten
ist eine Bestimmung von BatDetect2 zwar recht sicher, kann aber durch physikalische Begrenzungen der Mikrofone verfälscht werden. Der TeensyBat kann rein theoretisch bis 80 kHz Ultraschall einwandfrei aufnehmen. Der Hersteller des MEMS-Mikrofon schreibt in dem Datenblatt, dass auch Frequenzen oberhalb 80 kHz möglich seien, aber mit Verlust von +/- 10 dB. Es werden also nur "echolocation calls" (Orientierungsrufe) gut erkannt. Auch hier gilt eine manuelle Nachprüfung.
Hier die Auswertungen der "ChiroVox-Rufe" ....
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| Threshold-Wert von links nach rechts: 0.3, 0.5, 0.7 |
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| Threshold-Wert von links nach rechts: 0.3, 0.5, 0.7 |
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| Threshold-Wert von links nach rechts: 0.3, 0.5, 0.7 |
Von der Kleinen Hufeisennase erkennte BatDetect2 von 55 Rufen exakt 53 !
Hier die Auswertungen (Analysen & Spektrogramme):
Von rund 350 Rufen wurden 324 Rufe richtig erkannt.
Hier die Auswertungen (Analysen & Spektrogramme):
Von rund 120 Rufen wurde nur 1 Ruf als Kleiner Abendsegler (Nyctalus leisleri) erkannt.
Hier die Diagramme (Analysen & Spektrogramme):
Auch hier wurde nicht ein Ruf sicher erkannt.
Ich bin mir sicher, dass es mit der Art der Aufnahme zu tun hat.
Die Rufe der Teichfledermaus (Myotis dasycneme), Große Bartfledermaus (Myotis brandtii) und Bechsteinfledermaus (Myotis bechsteinii) sind per Zeitdehnung aufgenommen worden.
Leider ist die Dokumentation von BatDetect2 ist sehr spärlich mit diesen Informationen.
Auch hier wurden von 10 Rufen der Großen Bartfledermaus nicht ein Ruf erkannt.
Hier die Diagramme:
Von den 10 Rufen konnte BatDetect2 nicht einen Ruf der Bechsteinfledermaus (Myotis bechsteinii) zuordnen.
Ist nicht verwunderlich - da selbst Experten sich bei der Art Myotis streiten, wer welche Frequenz benutzt.
Hier die Auswertung (Analyse und 1 Spektrogramm):
Hier waren es rund 4000 Rufe der Breitflügelfledermaus (Eptesicus serotinus).
Hier die Ergebnisse (nur die Analyse, Spektrogramme konnte nicht angefertigt werden):
10 Dateien mit aufgezeichneten Rufen der Mopsfledermaus (Barbastella barbastellus) aus dem Tierstimmenarchiv analysieren lassen.
Hier die Ergebnisse (Auswertung plus Spektrogramme):
In der Software BatDetect2 sind standardmäßig 14 Fledermausarten hinterlegt, die in Mitteleuropa vorkommen. Dazu gehören:
Diese Arten sind in der Software für die hinterlegt. In Deutschland kommen insgesamt etwa 25–27 Fledermausarten vor, aber BatDetect2 konzentriert sich auf die .
Ich werde nun in einem Versuch diese 14 Arten von der Software detektieren und dann die Auswertung hier posten.
Um alle möglichen Rufarten zu erfassen, lasse ich BatDetect2 mit verschiedenen Threshold-Wert durchlaufen.
Zuerst den Wert DT=0.7 - meiner Meinung nach arbeitet BatDetect2 mit dieser Einstellung sehr effizient. Diese Einstellung ist eigentlich für "echolocation calls" (Orientierungsrufe) - diese sind sehr laut, regelmäßig und weisen klare, charakteristische Frequenz- und Zeitmuster auf. Darin erreicht BatDetect2 das höchste Konfidenzniveau (Trefferwahrscheinlichkeit).
Danach lasse ich BatDetect2 mit einem DT=0.5 durchlaufen. Dieser Wert deckt "feeding buzzes" (Jagdflug) und "approach phases" (Annäherungsflug zur Beute) ab. "Feeding buzzes" bestehen aus sehr kurzen Pulsen mit hoher Wiederholungsrate und sind aufgrund der hohen Wiederholungsrate leiser (reduziertes Signal-Rausch-Verhalten). BatDetect2 sollte sie einwandfrei erkennen, aber die Konfidenz liegt hier niedriger als bei Orientierungsrufen.
Zum Schluß lasse ich BatDetect2 mit einem DT=0.3 durchlaufen. Dieser Wert ist eigentlich für "social calls" (Sozialrufe) - sie sind wesentlich schwächer als "echolocation calls" oder "feeding buzzes". Diese "social calls" dienen der Kommunikation in Kolonien und der Paarungssuche, liegen in niedrigen Frequenzen (meist zwischen 15 bis 30 kHz) und haben eine geringere Amplitude (sind leiser). Auch hier ist BatDetect2 darauf trainiert, aber die niedrigen Frequenzen und geringere Amplitude machen die Software anfälliger auf Störungen.
Ergebnisse:
Vorab - mit dem doch deutlichen Ergebnis habe ich nicht gerechnet 😲
Aufnahmen diverse Geräte, Analyse & Auswertung BatDetect2 ....
Threshold auf 0.7
Threshold auf 0.5
Threshold auf 0.3
Es wurden für die Analysen die gleichen wave-Files (Rufe) genommen. Andere Werte, außer dem Threshold, wurden nicht verändert.
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| Threshold-Wert von links nach recht: 0.3 - 0.5 - 0.7 |
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| Threshold-Wert von links nach recht: 0.3 - 0.5 - 0.7 |
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| Threshold-Wert von links nach recht: 0.3 - 0.5 - 0.7 |
Gesamtfazit:
Um eine gute und gründliche Auswertung zu machen, MUSS die Vor-Ort-Situation UND das Habitat definitiv berücksichtigt werden.
Threshold-Wert auf 0.7 - offenen Bereiche, "echolocation calls"
Threshold-Wert auf 0.5 - Jagdgebiete, "feeding buzzes"
Threshold-Wert auf 0.3 - Wochenstuben, "social calls"
BatDetect2 erkennt bei dem Threshold-Wert 0.7 sehr gut laute und klare Orientierungsrufe, vernachlässigt Störgeräusche und leise Rufe.
BatDetect2 erkennt bei dem Threshold-Wert 0.5 die sogenannten "feeding buzzes", das heißt, die Software achtet verstärkt auf Rufe mit geringerer Amplitude als "echolocation calls".
BatDetect2 erkennt bei dem Threshold-Wert 0.3 niedrigere Ruffrequenzen wie bei "social calls" vorkommen, es werden Störgeräusche auch nach möglichen Rufen durchsucht. Hohe Amplituden von "echolocation calls" können u.U. als Störgeräusche erkannt werden.
Die Software BatDetect2 einfach so und schnell einsetzen, kann ein völlig falsches Ergebnis erzeugen. Kenntnisse über das Habitat sind unbedingt einzubringen und absolut von Nöten.
Liebe Leserinnen und Leser, bevor ich mich mit meiner Familie auf den Jahreswechsel vorbereite, möchte ich euch allen schon jetzt von Her...
