Wissensbasierte Modellierung von Audio-Signal-Klassifikatoren : zur Bioakustik von Tursiops truncatus. - 2., überarb. Aufl.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der wissensbasierten Modellierung von Audio-Signal-Klassifikatoren (ASK) für die Bioakustik. Sie behandelt ein interdisziplinäres Problem, das viele Facetten umfasst. Zu diesen gehören artspezifische bioakustische Fragen, mathematisch-algorithmische Details und Probleme der Repräsentation von Expertenwissen. Es wird eine universelle praktisch anwendbare Methode zur wissensbasierten Modellierung bioakustischer ASK dargestellt und evaluiert. Das Problem der Modellierung von ASK wird dabei durchgängig aus KDD-Perspektive (Knowledge Discovery in Databases) betrachtet. Der grundlegende Ansatz besteht darin, mit Hilfe von modifizierten KDD-Methoden und Data-Mining-Verfahren die Modellierung von ASK wesentlich zu erleichtern. Das etablierte KDD-Paradigma wird mit Hilfe eines detaillierten formalen Modells auf den Bereich der Modellierung von ASK übertragen. Neunzehn elementare KDD-Verfahren bilden die Grundlage eines umfassenden Systems zur wissensbasierten Modellierung von ASK. Methode und Algorithmen werden evaluiert, indem eine sehr umfangreiche Sammlung akustischer Signale des Großen Tümmlers mit ihrer Hilfe untersucht wird. Die Sammlung wurde speziell für diese Arbeit in Eilat (Israel) angefertigt. Insgesamt werden auf Grundlage dieses Audiomaterials vier empirische Einzelstudien durchgeführt: - Auf der Basis von oszillographischen und spektrographischen Darstellungen wird ein phänomenologisches Klassifikationssystem für die vielfältigen Laute des Großen Tümmlers dargestellt. - Mit Hilfe eines Korpus halbsynthetischer Audiodaten werden verschiedene grundlegende Verfahren zur Modellierung und Anwendung von ASK in Hinblick auf ihre Genauigkeit und Robustheit untersucht. - Mit einem speziell entwickelten Clustering-Verfahren werden mehrere Tausend natürliche Pfifflaute des Großen Tümmlers untersucht. Die Ergebnisse werden visualisiert und diskutiert. - Durch maschinelles mustererkennungsbasiertes akustisches Monitoring wird die Emissionsdynamik verschiedener Lauttypen im Verlaufe von vier Wochen untersucht. Etwa 2.5 Millionen Klicklaute werden im Anschluss auf ihre spektralen Charakteristika hin untersucht. Die beschriebene Methode und die dargestellten Algorithmen sind in vielfältiger Hinsicht erweiterbar, ohne dass an ihrer grundlegenden Architektur etwas geändert werden muss. Sie lassen sich leicht in dem gesamten Gebiet der Bioakustik einsetzen. Hiermit besitzen sie auch für angrenzende Disziplinen ein hohes Potential, denn exaktes Wissen über die akustischen Kommunikations- und Sonarsysteme der Tiere wird in der theoretischen Biologie, in den Kognitionswissenschaften, aber auch im praktischen Naturschutz, in Zukunft eine wichtige Rolle spielen.
Bioakustik, Monitoring, Klassifikation, Delphine, Mustererkennung, Bioacoustics, Classification, Dolphins, Pattern Recognition
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