Евгений Могранов, студент математического факультета Челябинского госуниверситета, решил не просто сдать курсовую, а создать что-то полезное. Увлечённость машинным обучением и обработкой звука толкнула его на идею: научить нейросеть отличать голоса птиц Южного Урала. Подсказали тему на кафедре вычислительной механики и информационных технологий — там доцент Анна Авилович стала научным руководителем проекта.
Сперва пришлось собрать базу. Евгений нашёл записи пения шестнадцати видов, обитающих в регионе. Аудиофайлы превратил в мел-спектрограммы — наглядные графики частоты и времени, удобные для обучения нейросети. Результат порадовал: система определяет птицу по голосу с точностью около 81 процента.
Готовое приложение уже работает на смартфонах. Оно пригодится и любителям орнитологии, и профессионалам — особенно там, где птиц увидеть сложно: в камышах, у болот, в густых зарослях. Сейчас автор дорабатывает программу: расширяет базу видов и тянет точность выше.
При этом сам Евгений говорит, что главный драйвер — любопытство: как звук превратить в данные, а данные — в понятный ответ. И, кажется, это только начало.
