Projekt BuzzNet

W poszukiwaniu języka pszczół

Projekt BuzzNet związany jest z ogólnie pojętym monitoringiem akustycznym pszczoły miodnej w kontekście pszczelarstwa hobbystycznego oraz komercyjnego. Poszukuję odpowiedzi na bardzo ważne pytanie – czy słuchając dźwięków emitowanych przez rodzinę pszczelą możemy dowiedzieć się czegoś na temat jej stanu? Czy można przekuć wiedzę i doświadczenie pszczelarzy w algorytmy sztucznej inteligencji, które wesprą pszczelarzy i pozwolą na ochronę najważniejszego zapylacza w Europie? Nad tymi pytaniami pochylam się w ramach realizacji pracy doktorskiej na Politechnice Wrocławskiej. 

Zbiór danych BEEML 1

W ramach projektu powstał już zbiór danych dźwięków rejestrowanych wewnątrz i na zewnątrz ula w sposób ciągły. Zbiór zawiera w sobie dane z niemal ciągłego, symultanicznego monitoringu dźwięków na zewnątrz oraz wewnątrz pojedynczego ula typu warszawskiego poszerzanego. W zbiorze danych zakodowane są informacje dotyczące godziny rejestracji oraz lokalizacji umiejscowienia mikrofonu. Pliki nazwane są według następującego schematu:

RRRR-MM-DD_HH-MM-SS_LOKALIZACJA.mp3

Poniżej zamieszczam linki do pobrania zbioru danych. Dane udostępnione są pod licencją: CC0

W przypadku korzystania z tego zbioru danych proszę o cytowanie pracy „Spectral Components of Honey Bee Sound Signals Recorded Inside and Outside the Beehive: An Explainable Machine Learning Approach to Diurnal Pattern Recognition” DOI: https://doi.org/10.3390/s25144424

Część 1
https://qc-audio.pl/wp-content/uploads/1698/36/BEEML_2022_DATASET_1.zip

Część 2
https://qc-audio.pl/wp-content/uploads/1698/37/BEEML_2022_DATASET_2.zip

Część 3
https://qc-audio.pl/wp-content/uploads/1698/37/BEEML_2022_DATASET_3.zip

Część 4
https://qc-audio.pl/wp-content/uploads/1698/37/BEEML_2022_DATASET_4.zip

Publikacje oraz wystąpienia

    • Sensors, „Spectral Components of Honey Bee Sound Signals Recorded Inside and Outside the Beehive: An Explainable Machine Learning Approach to Diurnal Pattern Recognition” DOI: 10.3390/s25144424
    • „Impact of Time of Day on Spectral and Entropic Parameters of Honeybee Audio Signals”, SPSYMPO 2025. DOI: 10.23919/SPSympo63739.2025.11123891
    • „A deep learning based method for honeybee sound monitoring and analysis”, prezentowana podczas europejskiej konferencji Audio Engineering Society w Espoo, Helsinki w 2023 roku (http://www.aes.org/e-lib/browse.cfm?elib=22083)
    • „Klasyfikacja pory dnia metodami uczenia głębokiego na podstawie dźwięków generowanych przez
      rodzinę pszczelą”, prezentowana podczas Konferencji Inżynierii Akustycznej i Biomedycznej IAB 2023.
    • „Identyfikacja parametrów rodziny pszczelej przy użyciu metod sztucznej inteligencji”, prezentowana podczas 61. Naukowej Konferencji Pszczelarskiej w Puławach