Delfin hört flüsstern

Deep WaveGAN: Wie künstliche Intelligenz uns dabei hilft, die Sprache der Delphine zu verstehen

Delphine sind eine der intelligentesten und prachtvolsten Meereslebewesen, die wir kennen. Ihre Fähigkeit, komplexe Lebensaktivitäten wie Nahrungssuche, Präzisionsfütterung, individuelle Kommunikation und Vermeidung natürlicher Feinde im komplexen und variablen marinen Umfeld durch Unterwasservokalisationen zu erreichen, ist bemerkenswert. Diese Fähigkeiten haben das Interesse der Wissenschaftler geweckt und sind zu einem interessanten Forschungsobjekt im Bereich der akustischen Signalverarbeitung geworden.

Delfin im Meer

Die Fähigkeit der Delphine, cm-große Objekte innerhalb von 100 Metern zu erkennen und zu unterscheiden, ist erstaunlich. Forschungen haben gezeigt, dass Delphine sogar zwischen Kupferscheiben mit verschiedenen Dicken unterscheiden können. Sie können auch metallische Ziele mit einer Dicke von einem Millimeter unterscheiden und ihre Strahlcharakteristik an sich bewegende Ziele anpassen. Darüber hinaus haben Delphin-Pfeifsingnale eine bemerkenswerte Fähigkeit zur Anti-Interferenz, was bedeutet, dass sie in der Lage sind, Störungen in ihrer Umgebung zu ignorieren und wichtige Signale zu erkennen. All diese Fähigkeiten machen Delphine zu einem wichtigen Forschungsobjekt in der akustischen Signalverarbeitung, da sie uns helfen können, die Leistung von künstlichen Sonaren zu optimieren und eine effektive verdeckte Detektion zu erreichen.

Delfin hört flüsstern

Die Imitation von Delphin-Pfeifsingnalen kann einen erheblichen Beitrag zur Optimierung der Leistung von künstlichen Sonars leisten, indem sie deren Effektivität bei der verdeckten Erkennung erhöht. Dies kann auch dazu beitragen, den Einsatz von lauten, störenden Sonargeräten im Meer zu verringern, was zur Reduzierung der Lärmbelastung im Meer beitragen und die Artenvielfalt schützen kann. Die Verwendung von bionischen Signalen zur akustischen Signalverarbeitung hat auch positive Auswirkungen auf den Schutz der marinen Umwelt, da sie weniger wahrscheinlich Lärm erzeugen und somit weniger Einfluss auf die natürlichen Lebensräume der Meereslebewesen haben.

Delfin hört flüsstern

In dieser Studie wird ein generatives adversiales Netzwerk (GAN) verwendet, um Bottlenose-Delphin-Pfeifsingnale zu generieren. Das Ziel ist es, ein Modell zu entwickeln, das in der Lage ist, bionische Signale zu erzeugen, die den echten Delphin-Pfeifsingnalen ähnlich sind. Dazu wurde ein Datensatz von Bottlenose-Delphin-Vokalisationen erstellt, um das Training des GAN-Modells zu unterstützen. Die Verwendung von GANs ermöglicht es, durch das Erzeugen künstlicher Samples aus einem bestehenden Datensatz neue Daten zu generieren, die auf den echten Daten basieren. Dies kann dazu beitragen, die Leistung von künstlichen Sonars durch eine effektive verdeckte Erkennung zu verbessern.

Das Deep WaveGAN-Modell wird in dieser Studie erfolgreich eingesetzt, um bionische Signale zu erzeugen, die den echten Bottlenose-Delphin-Pfeifsingnalen ähnlich sind. Dieses Modell kann unendlich viele synthetische Samples erzeugen, die sich in gewissem Maße unterscheiden, aber dennoch global konsistent bleiben. Eine detaillierte Analyse der realen und synthetisierten Signale wird im Zeit- und Frequenzbereich durchgeführt, um die Wirksamkeit und Zuverlässigkeit des Deep WaveGAN bei der Erzeugung von Bottlenose-Delphin-Vokalisationen zu bewerten.

Delfin schaut neugierig wegen flüstern

Die Ergebnisse dieser Studie sind vielversprechend und können zur Entwicklung von fortschrittlichen akustischen Signalverarbeitungstechnologien beitragen. Die Fähigkeit, bionische Signale zu generieren, die echten Delphin-Pfeifsingnalen ähneln, kann die Entwicklung von künstlichen Sonargeräten verbessern und die Erhaltung der marinen Umwelt und der Artenvielfalt fördern.