Raspberry Pi als Lausch- bzw. Forschungsstation, Teil 2

Vogelstimmen erkennen mit BirdNet-Go und Raspberry Pi – Software, Einrichtung und Auswertung

Im ersten Teil dieses Artikels ging es um die Grundlagen: Wie Vogelstimmen mithilfe künstlicher Intelligenz erkannt werden, welche Hardware sich für eine BirdNET-Lauschstation eignet und wie sich eine solche Station flexibel an unterschiedliche Einsatzorte anpassen lässt.

In diesem zweiten Teil rückt nun die Software-Seite in den Fokus. Denn erst durch die passende Open-Source-Software wird aus einem Raspberry Pi und einem Mikrofon eine leistungsfähige, automatisierte Forschungs- und Beobachtungsstation. Wir schauen uns an, welche Softwarelösungen sich für den Dauerbetrieb bewährt haben, warum BirdNET-Go heute die empfohlene Wahl ist und wie Installation, Konfiguration und Bedienung im Detail funktionieren. Darüber hinaus geht es um die Auswertung der erfassten Daten, die Optimierungen für den 24/7-Betrieb sowie die Einbindung der eigenen Lauschstation in globale Netzwerke der Citizen Science.

Open-Source-Software zur automatischen Vogelstimmenerkennung

Für den Einsatz als 24/7-Lauschstation werden neben dem eigentlichen Erkennungsalgorithmus BirdNET zusätzliche Funktionen benötigt, wie die grafische Darstellung des Audiosignals, die Audiokontrolle, das Speichern erkannter Arten in einer Datenbank, das Ablegen der Rufe als Audiofiles sowie der Zugriff auf die erfassten Daten über eine Benutzeroberfläche.

Auf dem Raspberry Pi haben sich dafür zwei zentrale Open-Source-Projekte etabliert: BirdNET-Pi, eine ältere Implementierung, und BirdNET-Go, eine moderne, aktiv weiterentwickelte Umsetzung (Bild 1). BirdNET-Go basiert auf einer zeitgemäßen Codebasis, nutzt Container (Docker) für eine einfache Installation und bietet eine benutzerfreundlichere Oberfläche. In diesem Blogbeitrag konzentrieren wir uns daher auf BirdNET-Go.

Raspberry Pi & BirdNET-Go einrichten & installieren

Zunächst muss der Raspberry Pi eingerichtet werden. Dazu werden eine microSD-Karte als Bootmedium, ein Computer mit Internetzugang und Kartenleser sowie die Software „Raspberry Pi Imager“ benötigt. Mit diesen Komponenten lässt sich das Betriebssystem schnell auf die SD-Karte übertragen und der Pi für den ersten Start vorbereiten.

Raspberry-Pi-Betriebssysteme

Mit der Software Raspberry Pi Imager (Bild 3) wird die microSD-Karte als Bootmedium bespielt. Dabei stellt sich die Frage, ob ein Raspberry Pi OS Lite – eine schlanke, Linux-basierte Version ohne grafische Benutzeroberfläche (GUI) – oder eine Variante mit Desktop installiert werden soll. Unabhängig von der Wahl ist es wichtig, eine 64-Bit-Version zu verwenden.

Ein Raspberry Pi OS Lite ohne GUI ist deutlich schlanker: Es startet schneller, benötigt weniger Arbeitsspeicher und erzeugt weniger Hintergrundaktivität. Im Dauerbetrieb einer BirdNET-Lauschstation kann dies den Stromverbrauch typischerweise um 0,2 bis 0,5 Watt reduzieren – abhängig vom Raspberry-Pi-Modell und der Systemkonfiguration.

Für eine 24/7-Lauschstation, die hauptsächlich über die Weboberfläche oder per SSH administriert wird, ist Raspberry Pi OS Lite daher die sinnvollere Wahl. Eine grafische Oberfläche bringt in diesem Szenario keinen funktionalen Vorteil, erhöht jedoch den Ressourcenbedarf und den Energieverbrauch. Soll der Pi darüber hinaus noch für andere Anwendungen genutzt werden, empfiehlt sich die Installation einer Version mit Desktop-Oberfläche.
Detaillierte Informationen zur Einrichtung finden Sie hier: Getting Started mit Raspberry Pi Imager

Installation und Einrichtung von BirdNET-Go

Die Installation von BirdNET-Go (Bild 4) auf einem Raspberry Pi ist vergleichsweise einfach und erfolgt über das Terminal. Voraussetzung ist, dass der Raspberry Pi über LAN oder WLAN mit dem Internet verbunden ist. Mit folgendem Befehl wird das Quick-Install-Skript heruntergeladen und ausgeführt:

curl -fsSL https://github.com/tphakala/birdnet-go/raw/main/install.sh -o install.sh

bash ./install.sh

Während der Installation folgt man den Anweisungen auf dem Bildschirm. Das Skript kann bei Bedarf nach erweiterten Benutzerrechten fragen oder bittet um die Konfigurationseinstellungen. Eventuell ist ein Ab- und erneutes Anmelden erforderlich, bevor das Skript fortgesetzt werden kann – dies wird klar und benutzerfreundlich angezeigt. Nach Abschluss der Installation läuft BirdNET-Go automatisch als systemd-Service und startet beim Neustart des Raspberry Pi automatisch.

Die Benutzeroberfläche von BirdNET-Go

Nach der erfolgreichen Installation lässt sich die BirdNET-Lauschstation über einen Browser
http://<IP-Adresse>:8080 oder http://<hostname.local>:8080.
aufrufen. Im Folgenden wird ein kurzer Überblick über die wesentlichen Optionen gegeben.

Verwaltung & Visualisierung der Vogelerkennungsdaten im Dashboard

BirdNET-Go bietet ein Web-Dashboard (Bild 5), das sowohl die Verwaltung der Station als auch die Visualisierung der Daten ermöglicht. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Übersicht erkannter Arten: Zusammenfassung aller bisher erfassten Vogelarten
• Anzeige der neuesten Aufnahmen: direkter Zugriff auf die zuletzt erkannten Vogelstimmen
• Optionale Miniaturbilder: Unterstützung zur visuellen Identifikation; die Bilder werden automatisch im Hintergrund zwischengespeichert, um die Ladezeiten zu verbessern
• Spektrogramm und Audiowiedergabe: Jede Aufnahme kann als Spektrogramm angezeigt und direkt abgespielt werden
• Review: Aufnahmen lassen sich verifizieren und bei Bedarf korrigieren, sodass die KI kontinuierlich dazulernt

Analysen der Vogelaktivität

In dieser Ansicht lassen sich die Daten flexibel zeitlich filtern, etwa für alle Aufnahmen oder nur für die der letzten Tage oder Wochen. Besonders interessant sind Analysen, die zeigen, wann welche Vögel singen und wie sich dies über die Jahreszeiten verändert (Bild 6). So lässt sich erkennen, welcher Vogel zu welcher Jahreszeit am aktivsten ist oder welche Arten zu bestimmten Tageszeiten besonders häufig auftreten. Auch nächtliche Überflüge werden so sichtbar. Diese Informationen bieten nicht nur einen schnellen Überblick über die lokale Vogelwelt, sondern ermöglichen auch spannende Einblicke in Aktivitätsmuster und saisonale Veränderungen. Eine wahre Spielwiese für Statistik-Freunde.

Systemübersicht

Die Systemübersicht zeigt die wichtigsten Daten der BirdNET-Go-Lauschstation: Betriebsstatus, Laufzeit, CPU-Temperatur, Speicher- und Festplattenauslastung sowie laufende Prozesse. Grafische Balken machen Auslastung und kritische Werte auf einen Blick sichtbar, sodass Stabilität und Ressourcennutzung einfach überwacht und bei Bedarf angepasst werden können – alles bequem über den Browser (Bild 7).

Einstellmöglichkeiten in der BirdNET-Go-Station

Nach der Inbetriebnahme ist die BirdNET-Go-Station grundsätzlich einsatzbereit, kann aber bei Bedarf individuell angepasst werden. Wichtig: Änderungen müssen gespeichert werden, und manche Einstellungen erfordern einen Neustart des Systems. Folgende Einstellungen sind besonders relevant:

• Name der Station: zur eindeutigen Identifikation
• Sensitivity und Threshold: Empfindlichkeit und Mindestvertrauensniveau für die Vogel-Erkennung; bei häufigen Fehlindikationen sollten diese Werte angepasst werden.
  Range Filter Threshold: legt fest, ab welchem Wahrscheinlichkeitswert erkannte Arten in den Ergebnissen angezeigt werden
• Latitude und Longitude: bestimmen den Standort der Station, wodurch die Erkennung auf lokal vorkommende Arten begrenzt wird.
• Datenbankeinstellungen: Auswahl und Konfiguration der Speicherlösung für die Erkennungsdaten
• Darüber hinaus können Dashboard-Optionen, Miniaturbilder und die Nutzung eigener Modelle angepasst werden.

Audio-Settings

Hier lassen sich die Audioaufnahme, Fehlerbehebung und Klangoptimierung konfigurieren:

• Audioquelle: Auswahl des Audioeingangs oder eines RTSP-Streams
• Audio-Filter: Filterung des Signals, z. B. mit einem Hochpass, um störendes Rauschen herauszufiltern
• Audio-Export: Festlegung des Formats, in dem erkannte Vogelrufe gespeichert werden
• Speicherverwaltung/Archivierung: Bestimmung, wie lange Audiodateien und die generierten Spektrogrammbilder aufbewahrt werden

Anbindung von BirdNet an BirdWeather

Über BirdWeather (Bild 8) können die erfassten Vogelstimmen automatisch auf einer interaktiven Weltkarte angezeigt werden. Dabei werden die Daten mit Aufnahmen anderer BirdNET-Stationen sowie der Smartphone-Apps basierend auf BirdNET kombiniert. BirdWeather ist eine globale Visualisierungsplattform, die Vogelstimmen von Tausenden aktiven Stationen sammelt, automatisch auswertet und anschaulich darstellt. So lassen sich Standortvergleiche anstellen, Vogelaktivitäten beobachten und Citizen-Science-Projekte unterstützen.

Die Nutzung von BirdWeather ist optional – sie bietet eine praktische Möglichkeit, die eigenen Daten in einen weltweiten Kontext einzubetten, ist für den Betrieb der Lauschstation jedoch nicht zwingend erforderlich.

Verbesserungen und Optionen für die dauerhafte Vogelstimmenerkennung

Für einen zuverlässigen und wartungsarmen Betrieb über lange Zeiträume hinweg lassen sich bereits mit wenigen zusätzlichen Maßnahmen sowohl die Stabilität als auch die Lebensdauer der BirdNET-Lauschstation deutlich verbessern. Neben einem geeigneten Gehäuse spielt hierbei die passive oder aktive Kühlung eine entscheidende Rolle.

Gehäuse

Das Gehäuse schützt den Raspberry Pi sowie die angeschlossene Technik vor mechanischen Einflüssen und Umwelteinwirkungen und übernimmt damit eine zentrale Funktion für den zuverlässigen Dauerbetrieb der BirdNET-Lauschstation. Die genauen Anforderungen variieren jedoch je nach Einsatzort.

Gehäuse für den Indoor-Betrieb

Für den Einsatz im Innenbereich, etwa in Wohnräumen oder auf überdachten Balkonen, genügt in der Regel ein einfaches Kunststoffgehäuse. Wichtig ist eine ausreichende Belüftung zur Wärmeabfuhr, also entweder genügend Platz für Kühlkörper oder ein optionaler Lüfter. Da der Schutz vor Staub und Feuchtigkeit hier meist nachrangig ist, kann ein passendes Standardgehäuse aus dem Zubehörmarkt eingesetzt werden. Wichtig ist jedoch ein einfacher Zugang zu Mikrofon- und Stromanschluss.

Optional kann auch ein Gehäuse mit integriertem Touchscreen genutzt werden, wodurch eine eigenständige Stand-alone-Station entsteht, die den aktuellen Status der Erkennung direkt auf dem Display anzeigt – ideal beispielsweise für den Einsatz im Klassenzimmer oder als Präsentationsgerät.

Mikrofon nach außen führen

Ein nicht ganz triviales Thema beim Indoor-Betrieb ist das Verlegen des Mikrofonkabels nach außen, damit die Lauschstation zuverlässig Vogelstimmen aufnehmen kann. Dabei sollte geprüft werden, ob bereits eine geeignete Kabeldurchführung im Mauerwerk oder Fensterrahmen vorhanden ist, ob der Fensterrahmen durchbohrt werden darf oder ob das Fenster so genutzt werden kann, dass das Kabel ohne Beschädigungen und ohne Kältebrücke hindurchgeführt werden kann.

Das Mikrofon lässt sich dabei häufig so positionieren, dass es von der vorherrschenden Wetterrichtung abgewandt ist und zusätzlich durch natürliche Vorsprünge, Vordächer oder einfache Brett-Elemente vor Regen geschützt wird. Gegen Windgeräusche hilft bereits ein Überzug aus Schaumstoff, noch besser sind Überzüge aus Fell, die die Windstörgeräusche deutlich verbessern.

Gehäuse für den Outdoor-Betrieb

Soll der Raspberry Pi langfristig im Außenbereich eingesetzt werden, steigen die Anforderungen deutlich. Es sollte ein wetterfestes Gehäuse mit geeigneter IP-Schutzklasse (z. B. IP65 oder höher) verwendet werden, um die Elektronik zuverlässig vor Regen und Feuchtigkeit zu schützen. Auf dem Zubehörmarkt gibt es zahlreiche passende Gehäuse, alternativ kann auch eine entsprechend dimensionierte Feuchtraumdose mit passenden Kabeldurchführungen genutzt werden.

Eine besondere Herausforderung stellt hierbei das Mikrofon dar: Für die Schallaufnahme ist eine Öffnung im Gehäuse notwendig, die gleichzeitig einen potenziellen Eintrittspunkt für Feuchtigkeit darstellt. Wie bereits erwähnt eignen sich für diesen Einsatzzweck MEMS-Mikrofone besonders gut. In Kombination mit akustisch durchlässigen, wasserabweisenden Membranen – notfalls tut es auch einfache Frischhaltefolie – lässt sich so ein nahezu wasserdichtes Gehäuse realisieren, das lediglich ein 1 bis 2 mm großes Loch für den Schall benötigt.

Mechanisch lässt sich die Wetterfestigkeit zusätzlich erhöhen: Viele Maker montieren das Mikrofon nach unten und versehen es mit einem kleinen Schutzgehäuse oder Regenabweiser. Im Internet finden sich 3D-druckbare Lösungen für diesen Zweck. Außerdem sollte die Station regengeschützt und von der vorherrschenden Wetterseite abgewandt aufgestellt werden. So lässt sich trotz der notwendigen Schallöffnung eine zuverlässige und langlebige Außeninstallation realisieren.

Kühlung

Für den Einsatz als BirdNET-Lauschstation ist der Raspberry Pi von Haus aus für den Dauerbetrieb rund um die Uhr ausgelegt. Dennoch sollte insbesondere bei dauerhaft laufender Audioanalyse auf eine ausreichende Kühlung geachtet werden. Je nach Modell und Umgebungstemperatur kann die CPU unter Last sich deutlich erhitzen, was im Extremfall zu einer automatischen Taktreduzierung (Thermal Throttling) und somit einer schlechteren Erkennung bis zum Totalausfall führen kann.

Für einen stabilen 24/7-Betrieb empfiehlt sich daher ein passiver Kühlkörper auf dem Prozessor. Bei leistungsstärkeren Modellen wie dem Raspberry Pi 5 oder bei hohen Umgebungstemperaturen kann zusätzlich ein leiser Lüfter sinnvoll sein. Alternativ bieten sich speziell für den Dauerbetrieb ausgelegte Kühlgehäuse aus Aluminium an, die gleichzeitig als Kühlkörper dienen und die Wärme nach außen ableiten. Eine geeignete Kühlung erhöht nicht nur die Betriebssicherheit, sondern trägt auch zur Langlebigkeit der Hardware bei – ein wichtiger Aspekt für langfristige Messungen und unbeaufsichtigte Installationen.

Datenschutz

Beim Einsatz einer BirdNET-Lauschstation ist zu beachten, dass im öffentlichen oder halböffentlichen Raum Tonaufnahmen erstellt und verarbeitet werden. Auch wenn der Fokus klar auf Vogelstimmen liegt, können theoretisch weitere Geräusche wie menschliche Stimmen oder andere Umgebungsgeräusche miterfasst werden. BirdNET arbeitet in der Regel mit kurzen Audiosegmenten, die automatisiert analysiert und anschließend entweder verworfen oder gezielt als Vogelruf gespeichert werden. Birdnet-Go verwendet zudem einen Privacy-Filter, der menschliche Sprache erkennt und diese Aufnahmen aussortiert.
Dennoch handelt es sich technisch um eine Tonaufnahme, sodass datenschutzrechtliche Aspekte – insbesondere im Hinblick auf die DSGVO – berücksichtigt werden sollten. Eine gezielte oder dauerhafte Aufzeichnung von Gesprächen ist zu vermeiden.

Für den privaten Einsatz empfiehlt es sich, die Lauschstation so zu positionieren, dass möglichst keine Bereiche erfasst werden, in denen regelmäßig Gespräche stattfinden. Zusätzlich können Funktionen zur automatischen Löschung oder zur Beschränkung gespeicherter Audiodaten genutzt werden. Wird die Station an öffentlich zugänglichen Orten betrieben oder werden Audiodaten an externe Plattformen wie BirdWeather übertragen, sollten die jeweiligen Nutzungsbedingungen und Datenschutzrichtlinien beachtet werden.

Grundsätzlich gilt: Wer eine BirdNET-Lauschstation betreibt, ist für den verantwortungsvollen Umgang mit den erfassten Audiodaten selbst verantwortlich. Eine transparente Nutzung, Datensparsamkeit, eine entsprechende Platzierung des Mikrofons und ein bewusster Einsatz der Technik tragen dazu bei, das Projekt rechtssicher und akzeptiert umzusetzen.

Fazit

Eine BirdNET-Lauschstation auf Basis eines Raspberry Pi verbindet geringen Aufwand mit großem Erkenntnisgewinn über die heimische Vogelwelt. Die kompakte Plattform ermöglicht einen zuverlässigen Dauerbetrieb bei moderatem Stromverbrauch und lässt sich flexibel erweitern sowie an individuelle Anforderungen anpassen.

Für Technikbegeisterte eröffnet das Projekt spannende Einblicke in KI-gestützte Signalverarbeitung und Mikrocontroller-Anwendungen. Naturinteressierte können ihre Artenkenntnis erweitern, Vogelarten langfristig beobachten, Daten sammeln und aktiv zum Biodiversitäts-Monitoring beitragen. Der Raspberry Pi erweist sich damit als ideale Basis für ein lehrreiches, praxisnahes und nachhaltiges DIY-Projekt zwischen Technik und Natur – und vielleicht schafft es die Station sogar, den einen oder anderen Jugendlichen vom Bildschirm hinaus in die Natur zu locken.

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