whoBIRD
V3.7
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¡Presentamos whoBIRD, el mejor compañero de observación de aves que puede reconocer aves por sus sonidos, en cualquier parte del mundo! Impulsado por el proyecto de vanguardia BirdNET, whoBIRD cuenta con una extensa base de datos de más de 6000 especies de aves en todo el mundo. Utilizando algoritmos avanzados de aprendizaje automático, esta aplicación de Android puede identificar aves con precisión en función de sus vocalizaciones únicas.
Además, whoBIRD realiza su magia en tiempo real completamente en tu dispositivo, sin necesidad de conexión a Internet. Esto significa que puedes usarlo en cualquier momento y en cualquier lugar, ya sea que estés en lo profundo del bosque o en la orilla de un lago remoto.
Al iniciarla por primera vez, la aplicación descargará los archivos del modelo BirdNET necesarios. Una vez instalada la aplicación, simplemente ábrela y comenzará a escuchar y analizar.
Si se detecta un pájaro, su nombre se mostrará brevemente. Para obtener una lista detallada de todas las detecciones, navegue hasta la pestaña Ver. Allí también puede hacer una copia de seguridad, compartir o eliminar la base de datos que contiene sus observaciones.
Ignorar fecha y lugar : deshabilite el metamodelo que verifica si un pájaro puede estar presente en su ubicación en el momento actual. Útil al analizar grabaciones de otras ubicaciones.
Mostrar imágenes : cuando está habilitado, se descargará una imagen del ave detectada si la probabilidad de detección es alta.
Fuente de audio : seleccione la entrada de audio que funcione mejor para su dispositivo. Normalmente, "Sin procesar" es la opción recomendada. Si utiliza un micrófono USB, seleccione "Micrófono".
Filtro de paso alto : filtra las frecuencias bajas para reducir el ruido de fondo, como el ruido del tráfico. Por ejemplo, un filtro de 200 Hz puede ayudar a minimizar el ruido de baja frecuencia.
Umbral : establece la probabilidad mínima requerida para que se muestre una detección. Tenga cuidado al reducir el umbral, ya que puede provocar un aumento de detecciones falsas.
Este trabajo tiene licencia GPLv3, © woheller69
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