BirdNET est le résultat d'un effort conjoint du Laboratoire d'Ornithologie de Cornell (USA) et de l'Université Technologique de Chemnitz (Allemagne). Le projet de recherche BirdNET utilise l'intelligence artificielle et les réseaux neuronaux pour identifier près de 1 000 espèces parmi les plus communes en Europe et en Amérique du Nord.
Comment les ordinateurs peuvent-ils apprendre à reconnaître les oiseaux à partir de sons ? Les recherches sont principalement axées sur la détection et la classification des sons aviaires à l'aide de l'apprentissage automatique, ceci afin d'aider les experts et les scientifiques citoyens dans leur travail de surveillance et de protection des oiseaux.
Caractéristiques :
- Enregistrez un chant d'oiseau avec le microphone de votre appareil mobile Android.
- Patientez, et voyez si BirdNET identifie correctement l'espèce d'oiseau.
- Le temps de réponse peut être affecté par la nécessité de transférer les enregistrements audio vers les serveurs BirdNET dans le but de traiter les fichiers.
- La qualité de l'enregistrement influence les résultats et variera selon votre appareil.
- Un microphone externe améliorera probablement la qualité d'enregistrement.
Une démo en direct, pour l'analyse des enregistrements audio, est disponible sur https://birdnet.cornell.edu/live
