birdnet是一款专业性比较强的类叫声识别软件,通过全球数据库对比,让你可以把录制的鸟类音频进行对比,得到相关的信息,准确度也是非常高的,同时还可以为你带来鸟类知识普及,欢迎前来下载!
计算机如何学会从声音中识别鸟类? BirdNET研究项目使用人工智能和神经网络来训练计算机识别全球 3,000 多种最常见的物种。您可以使用 Android 设备的麦克风录制文件,并查看 BirdNET 是否正确识别您的录音中可能存在的鸟类。了解您周围的鸟类,并通过提交您的记录帮助我们收集观察结果。
BirdNET适用于入门和中级观鸟者,可以识别美国,加拿大,墨西哥,中美洲和欧洲大陆的2,000多种最常见的鸟类。
BirdNET可以使用强大的计算机视觉算法识别照片。选择您的照片,告诉BirdNET您的拍摄的时间和地点,随后您会收到BirdNET推荐的鸟种。
人工智能结果。我们不再逐个排除数百种的可能性!BirdNET会推荐您附近最符合您描述的鸟类。
定制的位置和日期工具可为您的邻里和一年中的时间生成最佳答案。
已有美国,加拿大,墨西哥,欧洲和中美洲的鸟种资料包,我们很快就会推出更多地区鸟种包。
按位置和日期探索此地区的鸟种。
由eBird的支持,可根据北美各地观鸟者的数百万目击结果提供最准确的结果。
欣赏超过15,000张包括雄性,雌性和幼鸟的鸟种照片。
向康奈尔鸟类学实验室的专家学习野外辨识特征。
该数据库还包含了超过10亿的鸟类观察数据,使BirdNET能够知道哪些鸟类可能出现在一个特定的地点和时间。
该应用程序现在可以通过四种不同的方式识别鸟类,包括通过声音,通过照片,通过回答关于用户观察到的鸟类的五个问题,以及通过探索用户所在地区预期的鸟类列表。
BirdNET还能够识别鸟类的声音,即使有多只鸟在同时歌唱。
研究人员表示,识别什么类型的鸟在唱歌一直是非常困难的,但当他们开始将声音视为图像并应用强大的图像分类算法时,他们取得了突破性进展,例如为BirdNET应用程序的照片识别功能提供支持的算法。用户录制的每个声音都被从波形转换为光谱图,这是一种将声音的振幅、频率和持续时间可视化的方法。