Kivonat:

Az állati bioakusztikai kutatások jelentős mennyiségű digitalizált hangfelvételt produkálnak, így hatékony automatikus feldolgozási módszerekre van szükség a felvételek információtartalmának kinyerésére. Kutatásunk középpontjában az örvös légykapó (Ficedula albicollis) énekének viselkedésökológiai szempontból történő vizsgálata áll. Az elmúlt 20 évben több száz órányi hangfelvételt készítettünk a faj természetes élőhelyén, és ezek feldolgozására automatikus módszereket kerestünk. Tanulmányunkban egy nyílt forráskódú, mélytanulású (deep learning) képdetektálási módszert használtunk az örvös légykapó (1) énekének hangfelvételen belüli megtalálására, és (2) az éneket felépítő egységek, a szillabusok megkeresésére. Mindkét esetben az énekeket spektrogrammá alakítottuk, és két külön modellt tanítottunk be a detektálási feladatokra. Mindkét feladat esetében a módszer ígéretesnek tűnik, jelentősen csökkentve a feldolgozáshoz szükséges emberi időt, ami lehetővé teszi minőségileg új, bioakusztikával kapcsolatos kérdések vizsgálatát.