Monitoraggio acustico basato sull'intelligenza artificiale delle specie di uccelli alpine in Italia: una valutazione sistematica e un'ottimizzazione di BirdNET

Acoustic monitoring of bird species represents an innovative and sustainable approach to studying and conserving biodiversity. This thesis analyzes the effectiveness of the BirdNET model in recognizing alpine bird species in Italy, through fine-tuning techniques and systematic evaluations in realistic scenarios. To support the analysis, a baseline CNN model was also included, aimed at exploring lighter and more transparent solutions. The work relies on specific datasets and advanced methodologies, with the goal of optimizing performance and assessing the potential and limitations of the models within the context of the Italian Alps.

Il monitoraggio acustico delle specie di uccelli rappresenta un approccio innovativo e sostenibile per lo studio e la conservazione della biodiversità. In questa tesi viene analizzata l'efficacia del modello BirdNET per il riconoscimento delle specie aviarie alpine italiane, attraverso tecniche di fine-tuning e valutazioni sistematiche in scenari realistici. A supporto dell’analisi, è stato inoltre incluso un modello basato su una CNN di base, utile per esplorare soluzioni più leggere e trasparenti. Il lavoro si basa sull’uso di dataset specifici e metodologie avanzate, con l’obiettivo di ottimizzare le prestazioni e analizzare le potenzialità e i limiti dei modelli nel contesto delle Alpi italiane.