BirdNET

站点概述

BirdNET是Cornell Lab of Ornithology和TU Chemnitz联合开发的AI鸟鸣识别系统，基于深度学习模型自动从音频中识别鸟类物种。BirdNET可以识别全球超过3,000种鸟类的叫声和鸣唱，覆盖了绝大多数常见鸟种。其手机App允许用户录制环境声音并实时获得物种识别结果，同时贡献数据用于科学研究。BirdNET还被用于自动化声学监测站，持续记录和分析鸟类声学数据。BirdNET的研究版API支持批量音频文件处理，适合生态监测和生物多样性评估项目。

官网与访问

官方网址：https://birdnet.cornell.edu/。访问前请确认链接有效，并注意甄别仿冒站点。

分类归属

所属一级分类：学习资源与社区；二级方向：科普与公众科学。资源类型：资源。

主要标签

鸟类、声音识别、BirdNET、AI、深度学习

主要用途

用于「学习资源与社区 · 科普与公众科学」方向的科研查询、工具调用与资源获取，辅助生物学科研、教学与产业应用。

适用人群

生命科学领域的科研人员、高校师生（本科/硕士/博士）、生物信息分析师、医药与农业研发人员、以及生物爱好者与科普创作者。

使用建议

建议优先访问官方网站或机构页面，注意核对域名与版本；对需要账号/权限的资源，优先使用所在机构已采购的数据库权限，并遵守数据使用协议与引用规范。

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小结

BirdNET 已纳入生物导航站的「学习资源与社区 · 科普与公众科学」分类，结合上方概述、用途与建议，可帮助你在生物学科研与学习中更快找到权威、可靠的资源入口。