17.09.2021

YMPYRÄ

YMPYRÄ - Hankkeessa hyödynnetään tekoälyä lajien tunnistamiseen

Aatomuotona tulkittavaa äänidataa: Viitasammakko äänessä sekä "Normaaliääni", jolloin viitasammakko ei ole äänessä.
Aatomuotona tulkittavaa äänidataa: Viitasammakko äänessä sekä "Normaaliääni", jolloin viitasammakko ei ole äänessä.

YMPYRÄ-hankkeessa hyödynnetään tekoälyä lajien tunnistamiseen

Lajien tunnistamista voidaan tarkastella ympäristöäänien luokitteluongelmana, jonka ratkaisemiseen on mahdollista kehittää syväoppimismalli. Mallin kehittämiseksi tarvitaan dataa eli tässä tapauksessa äänitallenteita, missä esiintyy niin ympäristöääniä kuin tunnistettavan lajin ääniä.

Spektrogrammiesitys äänen visualisoinnista: Viitasammakko äänessä vasemmalla sekä oikealla "Normaaliääni", jolloin viitasammakko ei ole äänessä.
Spektrogrammiesitys äänen visualisoinnista: Viitasammakko äänessä vasemmalla sekä oikealla "Normaaliääni", jolloin viitasammakko ei ole äänessä.

Data tulee lisäksi annotoida, jolloin äänitallenteiden rinnalle luodaan niin kutsuttu nimikointitiedosto. Tiedostosta ilmenee, että mitä ääntä tallenteessa esiintyy minäkin ajanhetkenä.

Äänidatan annoitointia, eli manuaalista tulkintaa kuuluuko tietyllä ajanjaksolla tutkittavaa ääntelyä.
Äänidatan annoitointia, eli manuaalista tulkintaa kuuluuko tietyllä ajanjaksolla tutkittavaa ääntelyä.

Opetettu syväoppimismalli viedään jälkioptimointien ja konvertointien jälkeen mikrokontrolleriin, missä malli analysoi laitteen mikrofonista tulevaa ääntä jatkuvasti.

Esimerkkikoodia tekoälyä hyödyntävän automaattisesti lajeja tunnistavan syväoppimismallin rakentamisesta ja opettamisesta.
Esimerkkikoodia tekoälyä hyödyntävän automaattisesti lajeja tunnistavan syväoppimismallin rakentamisesta ja opettamisesta.