Deep Learning Applied to Animal Linguistics (DeepAL)
FAU own research funding: EFI / IZKF / EAM ...
Acronym: DeepAL
Start date : 01.04.2018
End date : 01.04.2022
Project details
Short description
Deep Learning applied to animal linguistics in particular the analysis of underwater audio recordings of marine animals (killer whales):
The project includes the automatic segmentation of killer whale signals in noise-heavy and large underwater bioacoustic archives as well as a subsequent call type identification/classification in order to derive linguistic elements/patterns. In combination with the recorded situational video footage those patterns should help to decode the killer whale language.
Scientific Abstract
Deep Learning angewandt auf die Tierlinguistik, insbesondere die Analyse von Unterwasser-Audioaufnahmen von Meerestieren (Schwertwale):
Für Meeresbiologen ist die Interpretation und das Verständnis von Unterwasser-Audioaufnahmen unerlässlich. Auf der Grundlage solcher Aufzeichnungen können mögliche Rückschlüsse auf Verhalten, Kommunikation und soziale Interaktionen von Meerestieren gezogen werden. Trotz einer Vielzahl von biologischen Studien zum Thema Orca-Vokalisationen ist es nach wie vor schwierig, eine Struktur oder semantische/syntaktische Bedeutung der Orca-Signale zu erkennen, um daraus Sprach- und/oder Verhaltensmuster ableiten zu können. Aufgrund des Mangels an Techniken werden hunderte von Stunden an Unterwasseraufnahmen nach wie vor manuell von Meeresbiologen verifiziert, um potenzielle Orca-Vokalisationen zu erkennen. In einem Post-Prozess sollen diese identifizierten Orca-Signale analysiert und kategorisiert werden. Eines der Hauptziele ist es, eine robuste und automatisierte Methodik bereitzustellen, die in der Lage ist, Orca-Signale innerhalb von Unterwasser-Audioaufnahmen automatisch zu erkennen. Eine robuste Erkennung von Orca-Signalen stellt die Grundlage für sämtliche weiterführenden und detailliertere Analysen dar. Die Ruftyp-Erkennung und Klassifizierung auf der Grundlage von segmentierten Orca-Signalen kann dazu verwendet werden, um semantische und syntaktische Muster abzuleiten. In Verbindung mit den damit verbundenen situativen Videoaufzeichnungen und Verhaltensbeschreibungen (die von mehreren Forschern vor Ort zur Verfügung gestellt werden) können potenzielle Informationen über Kommunikation (Art eines Sprachmodells) und Verhalten (z.B. Jagd, Sozialisierung) liefern. Darüber hinaus kann die Orca-Signalerkennung in Verbindung mit einer Lokalisierungssoftware eingesetzt werden, um Forschern vor Ort eine effizientere Suche nach den Tieren, sowie eine Individuen-Erkennung, zu ermöglichen.
Für weitere Informationen über das DeepAL-Projekt kontaktieren Sie bitte christian.bergler@fau.de
Involved:
Elmar Nöth
Project Leader
Christian Bergler
Project Leader
Elmar Nöth
Project Member
Andreas Maier
Project Member
Hendrik Schröter
Project Member
Christian Bergler
Project Member
