| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Zianouka, Ya. | - |
| dc.contributor.author | Dydo, V. | - |
| dc.contributor.author | Dydo, A. | - |
| dc.contributor.author | Zhalova, D. | - |
| dc.contributor.author | Hetsevich, Ju. | - |
| dc.contributor.author | Zahariev, V. | - |
| dc.contributor.author | Krischenovich, V. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-05-07T08:14:00Z | - |
| dc.date.available | 2025-05-07T08:14:00Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Developing an AI-Powered Bird Sound Recognition System for Monitoring Avian Biodiversity in Belarus = Разработка системы распознавания голосов птиц для мониторинга биоразнообразия фауны Беларуси / Ya. Zianouka, V. Dydo, A. Dydo [et al.] // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS) : сборник научных трудов / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. В. Голенков [и др.]. – Минск, 2025. – Вып. 9. – С. 299–308. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59777 | - |
| dc.description.abstract | This paper explores the application of artificial intelligence (AI) of automated bird vocalisation recognition for the purpose of continuous monitoring of avian species in Belarus. It presents a novel system comprising a large, annotated dataset of Belarusian bird sounds, a convolutional neural network model trained for multi-label species identification, and a publicly available software platform. The AI-driven approach of the system enables efficient analysis of large audio datasets and real-time species identification. This research demonstrates the feasibility of using AI to overcome challenges in biodiversity monitoring and lays the groundwork for future advancements in automated wildlife conservation. | en_US |
| dc.language.iso | en | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | artificial intelligence | en_US |
| dc.subject | neural networks | en_US |
| dc.subject | deep learning | en_US |
| dc.subject | Mel spectrogram | en_US |
| dc.title | Developing an AI-Powered Bird Sound Recognition System for Monitoring Avian Biodiversity in Belarus | en_US |
| dc.title.alternative | Разработка системы распознавания голосов птиц для мониторинга биоразнообразия фауны Беларуси | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | В статье рассматривается разработка автоматизированной системы распознавания голосов птиц, адаптированной к уникальному биологическому разнообразию Беларуси. Система, разработанная на основе технологий искусственного интеллекта, в частности глубокого обучения моделей на основе сверточных нейронных сетей, направлена на повышение точности и эффективности идентификации вокализаций видов птиц. Созданная обширная база данных из более чем 2500 аудиозаписей содержит вокализации 116 видов птиц, что содействует обучению модели распознавания на разнообразных голосах птиц. | en_US |
| Appears in Collections: | OSTIS-2025
|
