Vogels spelen een belangrijke rol in een grote verscheidenheid aan ecosystemen als zowel roofdier als prooi, bij het beheersen van insectenpopulaties, bestuiving en zaadverspreiding voor veel planten, en bij het vrijgeven van voedingsstoffen op land en zee in de vorm van guano. Vanuit wetenschappelijk oogpunt is het daarom cruciaal om vogelpopulaties te monitoren. Nutsvoorzieningen, onderzoek gepubliceerd in het International Journal of Computer Applications in Technology zou de weg kunnen banen naar een geautomatiseerd vogelidentificatiesysteem op basis van vogelgeluiden en zang.

Arti Bang en Priti Rege van het College of Engineering, in Poona, Indië, leg uit dat vogelgezang en -roep bestaan ​​uit lettergrepen en dat elke roep en elk lied dat uniek is voor een bepaalde soort uit een groep lettergrepen bestaat die op hun beurt weer uit elementen bestaan. Het is mogelijk om een ​​spectrografische analyse van het geluid uit te voeren, maar dit is omslachtig en vereist experts met een goed oor voor de geluiden die vogels maken. uiteindelijk, echter, een dergelijke benadering zal subjectief zijn als het gaat om het onderscheid maken tussen vogels met zeer vergelijkbaar klinkende roep en zang.

Het team suggereert dat geautomatiseerde vogelherkenning op basis van opnames van de geluiden die de vogels maken een patroonherkenningsprobleem is. Als zodanig, ze hebben een geautomatiseerd systeem ontwikkeld dat de problemen omzeilt die gepaard gingen met eerdere pogingen om het proces te automatiseren en is gebaseerd op het extraheren van lettergrepen met audioframes van 10 milliseconden. De analyse bouwt vervolgens voort op technieken die zijn gebruikt om informatie te extraheren, zoals tempo, sleutel handtekening, en genre van muziekopnames.

Het team testte het uit het onderzoek ontwikkelde algoritme op samples van vogelzang en -oproepen uit de uitgebreide en bekende internationale database Xeno Canto. Ze hebben het systeem voorlopig getest met classificatie van tien vogelsoorten afkomstig uit India, uitgevoerd met behulp van Gaussian Mixture Modeling (GMM) en Support Vector Machines (SVM's). Dezelfde benadering kan evengoed worden toegepast op soorten die overal ter wereld voorkomen. Redundantiereductie binnen het systeem stelt hen in staat om de effecten van achtergrondruis in een bepaalde audio-opname te verminderen en zo de nauwkeurigheid nog verder te verbeteren.