Im Rahmen dieser Bachelorarbeit soll ein automatisiertes Monitoring-System als Proof of Concept für die Überwachung von Singvögeln entwickelt werden, das auf bereits durchgeführten Mikrofonaufnahmen basiert. Ziel ist es, durch die Anwendung bestehender maschineller Lernmodelle die Identifizierung und Analyse von Vogelarten in einem Nabu-Biotop in Düsseldorf zu ermöglichen. Die Arbeit umfasst die Verarbeitung der vorliegenden Audiodaten, die Anwendung und Anpassung von ML-Algorithmen zur Erkennung spezifischer Vogelarten sowie die Veränderung der Häufigkeit der erkannten Arten über einen definierten Zeitraum. So soll ein besseres Verständnis für die Zusammensetzung der Singvögelpopulation in diesem Gebiet gewonnen werden. Diese Untersuchung erfolgt in Kooperation mit dem Naturschutzbund Deutschland (Nabu), Kreisverband Düsseldorf, und soll dazu beitragen, effektive Maßnahmen zum Erhalt und Schutz der örtlichen Vogelwelt zu entwickeln. Als Proof of Concept liefert die entwickelte Methode wertvolle Einblicke über die Auswirkungen von Umweltveränderungen auf Vogelpopulationen und kann als Grundlage für die Implementierung eines vollwertigen Monitoring-Systems sowie weiterführende ökologische Studien dienen.