- La IA usa espectrogramas y redes neuronales entrenadas con miles de grabaciones para reconocer cantos de más de 3.000 especies.
- BirdNET y Merlin Bird ID permiten identificar aves por sonido, foto y contexto, con opciones de uso parcial sin conexión.
- Una gran base de datos mundial con más de 90.000 vocalizaciones anotadas impulsa nuevos modelos y mejora herramientas como BirdNET.
- Estas apps y recursos abiertos multiplican la capacidad de monitorizar biodiversidad y apoyar la conservación a escala global.
Escuchar el trino de un pájaro y preguntarse qué especie es, es una escena de lo más habitual para cualquiera que pase tiempo al aire libre. Hasta hace muy poco, para responder a esa curiosidad hacía falta tener buena oreja, mucha experiencia y, casi siempre, una guía de aves a mano. Hoy el panorama ha cambiado por completo: la inteligencia artificial (IA) es capaz de analizar grabaciones y decirte, en cuestión de segundos, qué aves están cantando a tu alrededor.
Lo realmente interesante es que esta tecnología ya no se limita a laboratorios o centros de investigación. Aplicaciones como BirdNET o Merlin Bird ID ponen en tu móvil modelos de IA entrenados con cientos de miles de grabaciones y millones de observaciones, y además cada vez ofrecen más opciones para funcionar sin conexión de datos, algo clave si sales al campo, te alejas de la cobertura o simplemente quieres ahorrar batería y datos.
Cómo aprenden los ordenadores a reconocer aves por su canto
Cuando hablamos de reconocimiento de aves por sonido, no estamos ante un simple “Shazam de pájaros”. Proyectos como BirdNET se basan en redes neuronales profundas que han sido entrenadas con grabaciones etiquetadas de más de 3.000 especies a escala global. Estas redes aprenden a distinguir patrones sonoros característicos de cada especie, incluso cuando hay ruido ambiente o varios individuos cantando a la vez.
El proceso no consiste en que el ordenador “escuche” como lo haría una persona. La clave está en transformar el audio en espectrogramas, es decir, imágenes que muestran cómo varía la frecuencia y la intensidad del sonido con el tiempo. Sobre esas imágenes se aplican técnicas muy similares a las que se usan para reconocer objetos en fotografías, solo que aquí lo que se identifican son firmas acústicas específicas de cada especie.
La potencia de estos modelos viene de la cantidad de datos con los que se alimentan. El Laboratorio de Ornitología de Cornell y la Biblioteca Macaulay han recopilado decenas de miles de registros sonoros gracias a redes de ciencia ciudadana como eBird, donde aficionados y expertos suben grabaciones y anotan qué especies aparecen en ellas. Esa combinación de audio y observaciones validadas es oro puro para entrenar algoritmos robustos.
En el caso de Merlin Bird ID, el enfoque también pasa por los espectrogramas, pero con un matiz interesante: el equipo de Cornell aprovechó su experiencia previa entrenando modelos de visión por computadora para identificar aves en fotos. En vez de decirle a la IA “escucha este sonido”, lo que hace es “mira esta imagen del sonido” y reconoce patrones visuales asociados a cada canto o reclamo.
Todo esto se complementa con información contextual. La IA no solo se fija en cómo suena el canto, también en dónde y cuándo se ha grabado. Gracias a los más de mil millones de observaciones de eBird, los modelos saben qué especies es más probable encontrar en un lugar y fecha concretos, lo que ayuda a descartar opciones poco probables aunque el sonido se parezca.
BirdNET: IA colaborativa para escuchar el bosque
BirdNET es uno de los referentes cuando hablamos de reconocimiento automático de cantos de aves con IA. Desarrollado conjuntamente por el K. Lisa Yang Center for Conservation Bioacoustics del Cornell Lab of Ornithology y la Universidad Tecnológica de Chemnitz, su objetivo es doble: ayudar a las personas a identificar aves y, al mismo tiempo, recopilar datos valiosos para la investigación y la conservación.
La aplicación permite utilizar el micrófono de tu dispositivo Android para grabar el entorno y analizar en tiempo casi real qué especies son las más probables. Actualmente, BirdNET es capaz de identificar más de 3.000 especies comunes repartidas por todo el mundo, y su modelo sigue creciendo a medida que se incorporan nuevas grabaciones y anotaciones.
El éxito de BirdNET entre la comunidad pajarera ha sido rotundo. Desde su lanzamiento en febrero de 2021, la app superó rápidamente el millón de descargas en Google Play, convirtiéndose en una herramienta cotidiana para observadores de aves de todos los niveles. A ello contribuye que sea gratuita y esté disponible tanto para Android como para iOS.
Además de ofrecer resultados de identificación, BirdNET está concebida como un proyecto científico colaborativo. Cuando envías tus grabaciones, puedes contribuir a una base de datos global de observaciones acústicas que alimenta estudios ecológicos, de comportamiento y de distribución de especies. Esa participación ciudadana permite cubrir zonas y horarios que serían imposibles de muestrear solo con equipos profesionales.
El modelo de BirdNET también se ha liberado en parte para uso investigador y de desarrolladores. Es posible descargar el modelo desde GitHub y adaptarlo a proyectos de bioacústica más específicos, aunque para ello hacen falta conocimientos de programación y de manejo de datos de audio. Esto abre la puerta a aplicaciones personalizadas para monitorizar biodiversidad en reservas naturales, parques urbanos o explotaciones forestales.
Cómo funciona BirdNET paso a paso
El manejo práctico de BirdNET es bastante sencillo, pensado para que cualquiera pueda salir al campo y empezar a usarla sin demasiadas complicaciones. Al abrir la aplicación por primera vez, te pedirá acceso a la ubicación para poder calcular las especies que es razonable encontrar en tu zona, algo crucial para afinar las predicciones.
En la pantalla principal se muestra un espectrograma en tiempo real del sonido que está captando el micrófono. Debajo tendrás un botón para iniciar la grabación y otro para pausarla. Lo normal es esperar a que el ave cante con claridad y entonces detener la grabación para pasar a la fase de análisis.
Una vez grabado el audio, el siguiente paso es marcar el fragmento que quieres analizar. Deslizas el dedo sobre el espectrograma para seleccionar la porción de tiempo donde se oye mejor el canto. Al soltar, aparecerán dos opciones principales: analizar o guardar. Analizar envía el clip a los servidores de BirdNET, mientras que guardar te permite conservarlo para procesarlo más adelante.
La opción de guardar es especialmente útil cuando no tienes cobertura. Si estás en una zona remota sin conexión a internet, puedes ir almacenando grabaciones y, una vez vuelvas a tener datos o wifi, lanzar el análisis. Este flujo híbrido online/offline hace que BirdNET sea práctico incluso en áreas de montaña o selva, aunque el reconocimiento como tal se ejecute en la nube.
Cuando pulsas en analizar, la aplicación tarda unos segundos en procesar el fragmento. Si detecta alguna especie, mostrará su nombre y un indicador de confianza en la identificación. En grabaciones donde cantan varias aves, BirdNET es capaz de listar varias especies detectadas, lo cual viene de lujo para escenas de bosque o humedales con mucho movimiento sonoro.
El diseño general es bastante limpio. La interfaz se centra en el espectrograma y en los controles básicos de grabación, sin saturar al usuario con datos técnicos, aunque la app sí esconde en su menú un montón de opciones avanzadas para quienes quieran afinar más.
Menú principal de BirdNET y opciones avanzadas
Accediendo al menú (las típicas tres rayas horizontales en la esquina superior izquierda) se despliega un conjunto de secciones y ajustes que permiten personalizar la experiencia. Una de las más útiles es “Mostrar observaciones”, donde puedes revisar todas las grabaciones analizadas junto con su fecha, ubicación y resultado.
Desde cada observación puedes compartir el audio original. Basta con tocar la entrada correspondiente y luego pulsar en el botón de compartir para guardar el archivo fuera de la app o enviarlo por mensajería o correo. Esto resulta muy práctico para documentar salidas de campo, elaborar listas personales o compartir hallazgos con otros observadores.
Otra sección interesante es “Explorar tu área”. Aquí BirdNET te muestra un listado de especies que es probable encontrar en tu zona según tu posición GPS y los datos de eBird.org. En un ejemplo concreto, para la región de los Farallones del Citará (Antioquia, Colombia), la app ofrece hasta 323 especies detectables, lo que da una idea del potencial en regiones megadiversas.
En cuanto a personalización, BirdNET incorpora varias opciones clave. Es posible escoger el idioma de los nombres comunes de las aves entre más de 20 disponibles, algo muy útil si quieres ver los nombres en español pero también consultar el nombre en inglés o en la lengua local de otra región.
La selección de especies probables se puede ajustar según criterios temporales. BirdNET permite elegir entre un modo semanal y otro anual para filtrar qué especies se consideran habituales en cada momento del año. De esta forma, el modelo tiene en cuenta migraciones y cambios estacionales en la presencia de aves.
Existe también un control de sensibilidad de detección. Con una sensibilidad alta, el algoritmo se vuelve más “valiente” y detecta más cosas, pero a costa de aumentar las posibilidades de errores. Con una sensibilidad baja, será más conservador y solo informará de identificaciones especialmente claras. Ajustar este parámetro depende del entorno y del uso que quieras darle a la app.
En función del teléfono, BirdNET deja elegir la fuente de entrada de audio. Se pueden seleccionar diferentes canales, como el micrófono estándar, audio RAW (sin procesar) o incluso el canal de reconocimiento de voz. Lo más recomendable, cuando esté disponible, es usar el audio no procesado para evitar que el propio sistema operativo filtre ruido de fondo y distorsione los cantos.
Para quienes disfrutan interpretando espectrogramas, hay opciones estéticas y técnicas adicionales. La app permite cambiar la paleta de colores del espectrograma (Viridis, Plasma, Magma, Parula, Jet y Gray), ajustar la longitud visible entre 10 y 30 segundos y modificar la ganancia de amplitud entre -20 y 20 dB. Un valor alto hará que los sonidos débiles se vean y escuchen mejor, pero si te pasas puede provocar cortes automáticos en la grabación.
También es posible fijar la frecuencia máxima visible, entre 3 y 18 kHz. Un rango amplio ayuda a visualizar especies con cantos muy agudos, mientras que uno más estrecho puede centrarse en el rango de voz de la mayoría de aves comunes. El contraste del espectrograma, por su parte, sirve para resaltar diferencias de color y facilitar la lectura de los patrones sonoros.
Además de todo esto, el menú incluye accesos a un tutorial inicial, la política de privacidad y licencias, un apartado para reclamar autoría de las observaciones enviadas (de modo que tu nombre pueda asociarse a los registros) y una sección “Acerca de nosotros” con información del proyecto. Es un conjunto de herramientas bastante completo, pero integrado de forma que no estorba al uso básico.
Rendimiento real de BirdNET con aves colombianas
Probar BirdNET en regiones de alta diversidad, como los Andes occidentales de Colombia, es una buena forma de poner a prueba sus límites. La experiencia en campo muestra que la aplicación funciona con bastante fluidez y ocupa poco espacio en el dispositivo, lo que se agradece en móviles con almacenamiento ajustado.
En cuanto a precisión, el algoritmo se defiende muy bien con especies frecuentes y cantos definidos. Identifica con acierto aves tan comunes como el pechiamarillo (Myiozetetes cayanensis) o el turpial montañero (Icterus chrysater), así como llamadas muy características como las de la espatulilla común (Todirostrum cinereum) o el trogón collarejo (Trogon collaris).
Las cosas se complican más cuando entran en juego cantos muy parecidos entre especies distintas. Algunos grupos de tángaras con reclamos simples y similares pueden provocar confusiones en la app, algo lógico si pensamos que incluso para un ornitólogo con experiencia, determinadas notas son casi indistinguibles sin un buen contexto.
Otro punto delicado son las especies con una variación vocal muy amplia. Los cucaracheros del género Henicorhina, por ejemplo, muestran repertorios muy cambiantes que siguen dando quebraderos de cabeza al modelo. Aunque BirdNET cubre muchas especies, todavía no llega a todas las variaciones regionales y dialectos de canto.
Hay que subrayar que el listado de especies que la app puede reconocer no es exhaustivo a nivel mundial. Existen aves que aún no se han incorporado al modelo, o de las que apenas hay datos acústicos suficientes. Es de esperar que estos huecos se vayan cerrando en futuras actualizaciones, sobre todo gracias a iniciativas de bases de datos globales de cantos.
En el día a día, BirdNET se percibe como una herramienta muy útil para complementar la observación visual. Su capacidad para mostrar varias especies detectadas en una misma grabación ayuda a entender qué está pasando en un bosque saturado de vocalizaciones, y el hecho de poder revisar luego las observaciones con calma la convierte también en un buen recurso de aprendizaje.
Errores, bugs y puntos fuertes de BirdNET
Como cualquier app compleja, BirdNET no se libra de ciertos fallos puntuales. Ocasionalmente, al pulsar el botón de “Analizar” aparece un mensaje indicando problemas con los servidores. Suele tratarse de errores temporales de conexión o de saturación, que se resuelven al cabo de un rato o repitiendo el intento.
Otro bug observado en campo es el cambio repentino de ubicación. En algunos casos, la app ha saltado a una posición muy alejada (por ejemplo, a Canadá), lo que altera por completo las especies probables que puede detectar. Por suerte, este comportamiento suele corregirse solo en pocos minutos cuando el GPS recalcula con precisión.
Más allá de estos detalles, uno de los grandes puntos a favor de BirdNET es la facilidad con la que permite seleccionar y recortar el fragmento de audio que te interesa. El gesto intuitivo sobre el espectrograma y la respuesta rápida del sistema hacen que el proceso sea bastante cómodo, algo que se agradece cuando estás en plena ruta y no quieres perder tiempo con menús complicados.
El diseño general de la app es otro aspecto muy valorado. Su apariencia sencilla, con pocas distracciones visuales, ayuda a centrarse en lo importante: grabar y analizar cantos. Al mismo tiempo, la posibilidad de personalizar el espectrograma y la configuración de micrófono ofrece margen para usuarios avanzados.
En conjunto, BirdNET se percibe como una herramienta que, sin ser perfecta, ofrece una relación muy equilibrada entre potencia, sencillez y utilidad en campo. Para quien comienza en la observación de aves, puede ser el empujón definitivo para engancharse a reconocer especies por oído; para usuarios más avanzados, se convierte en un complemento interesante para documentar y revisar registros.
Sugerencias y potencial de BirdNET para uso sin conexión
Entre las ideas planteadas por usuarios avanzados destaca una petición muy repetida: poder descargar modelos personalizados para áreas geográficas concretas, de forma similar a cómo lo hace Merlin con sus paquetes regionales. Esto permitiría usar sistemas de reconocimiento adaptados a un país o región sin necesidad de conexión continua a internet.
Otra mejora deseable sería la capacidad de subir archivos de audio ya grabados, eligiendo manualmente la ubicación de cada registro. Actualmente existe una herramienta web relacionada, pero en ella no es posible modificar la localización de la grabación, lo que limita su utilidad si quieres evaluar cantos capturados en distintos lugares.
Está claro que el equipo desarrollador de BirdNET tiene margen para añadir funciones en próximas versiones. Hoy por hoy, ya es posible instalar y ejecutar el modelo en entornos como Google Colab para analizar audios grabados previamente, lo que abre un abanico de posibilidades para investigadores y aficionados con cierta soltura técnica.
Precisamente, la implementación de BirdNET en Google Colab ha permitido procesar colecciones de sonidos antiguas y compararlas con las salidas del modelo. Este tipo de flujos semi-offline, donde el análisis se hace en la nube pero de forma controlada, son una especie de paso intermedio hacia soluciones más autónomas, como dispositivos de grabación en campo que ejecutan el modelo localmente.
Si se generaliza la descarga de modelos para su uso sin red, podríamos ver en poco tiempo estaciones de monitoreo autónomas que funcionen con energía solar y graben e identifiquen aves durante meses. Estos escenarios encajan muy bien con el objetivo de reforzar el seguimiento de biodiversidad sin depender tanto de campañas presenciales intensivas.
Merlin Bird ID: identificación de aves por sonido, foto y descripción
Merlin Bird ID, también desarrollado por el Cornell Lab of Ornithology, es otra herramienta clave dentro del ecosistema de reconocimiento de aves con IA. Nació principalmente para ayudar a principiantes e intermedios a identificar especies de Estados Unidos y Canadá, pero con el tiempo se ha expandido a todo el mundo y ha ido sumando funciones.
En el ámbito sonoro, Merlin es capaz de identificar más de 400 especies por su canto en Estados Unidos y Canadá, con la promesa de ir incorporando más regiones y aves. Esta capacidad se suma a las funciones ya disponibles de reconocimiento por fotografía y por descripciones guiadas, con las que alcanza unas 7.500 especies identificables a escala global.
El funcionamiento interno del reconocimiento de sonido en Merlin también se basa en inteligencia artificial y en el trabajo de miles de científicos ciudadanos. Las grabaciones subidas a la Biblioteca Macaulay y las observaciones de eBird sirven de base para entrenar al modelo, de forma muy parecida a lo que sucede con BirdNET.
Una diferencia relevante es cómo se ha planteado la interfaz para el usuario. Merlin escucha contigo en tiempo real y va mostrando una lista de aves que cree que están cantando o llamando, con fotos y nombres que se actualizan a medida que avanza la grabación. Es como tener un acompañante experto susurrándote al oído quién está interviniendo en el concierto.
Después de grabar, puedes seleccionar una especie concreta y saltar directamente al punto de la grabación donde sonó su canto. Las grabaciones se guardan automáticamente, lo que permite escucharlas varias veces y usarlas como material de aprendizaje. Esto ayuda muchísimo a entrenar el oído, comparando lo que oyes con el nombre y la imagen del ave.
IA, espectrogramas y aprendizaje dentro de Merlin
El enfoque técnico de Merlin para el sonido da una vuelta de tuerca interesante al problema de la identificación. En lugar de intentar “comprender” el audio directamente como una onda, transforma cada grabación en un espectrograma y aplica métodos de visión por computadora, similares a los que usa para identificar aves en fotografías.
Así, el modelo aprende a asociar patrones visuales en esas imágenes del sonido con especies concretas. Esto le permite reconocer cantos individuales incluso cuando se solapan con otros, algo muy frecuente en la naturaleza. La clave está en que cada especie deja una “huella” característica en términos de frecuencia, duración y ritmo, que la red neuronal acaba distinguiendo.
El proyecto Merlin no solo se queda en la identificación, sino que también busca fomentar el aprendizaje del usuario. Con un solo toque puedes acceder a fichas detalladas de cada especie, con consejos de identificación, mapas de distribución y una inmensa biblioteca de fotos y sonidos (más de 80.000 recursos). Es, en la práctica, una guía de aves interactiva con capacidades de IA.
Otra función muy útil es la búsqueda por nombre o por familia a través de “Browse all birds”. Esto permite explorar especies aunque no haya una grabación de por medio, ideal para estudiar antes de un viaje o para resolver dudas a posteriori. Todo ello está disponible de forma gratuita en iOS y Android, con nombres de aves traducidos al español en la versión de Android.
Un punto importante para quienes salen mucho al campo es que Merlin está pensado para funcionar también sin conexión. La app permite descargar paquetes de datos regionales con sonidos, fotos y modelos básicos, de modo que puedas seguir identificando aves aunque te quedes sin cobertura, algo muy habitual en entornos naturales.
Identificación por imagen y uso sin red en Merlin
Además del sonido, Merlin destaca por su herramienta de reconocimiento por imagen. Desde la versión 1.2 se puede descargar Bird Photo ID directamente en la app, que hasta entonces estaba solo en la web. Esta función analiza una foto de un ave y sugiere qué especies encajan mejor.
El proceso es muy sencillo. Solo tienes que encuadrar el pájaro dentro del marco que aparece en pantalla y dejar que Merlin haga el resto. El modelo compara la silueta, los colores y otros rasgos con su enorme base de datos de imágenes etiquetadas, y te ofrece una lista de posibles coincidencias con diferentes grados de probabilidad.
La gran ventaja es que todo esto puede funcionar sin conexión, siempre que tengas descargados los paquetes necesarios. Esto convierte a Merlin en una herramienta todoterreno: puede identificar aves por canto en tiempo real, por foto tomada en el momento, o incluso por una simple descripción guiada, y todo ello en zonas donde no hay ni rastro de cobertura móvil.
En el contexto del reconocimiento de aves por su canto sin conexión, Merlin ofrece un enfoque mixto. Si bien algunas capacidades avanzadas pueden requerir conexión, el hecho de poder descargar modelos regionales y bases de datos hace que buena parte del trabajo se pueda realizar en local. Esto aligera la dependencia de la nube y sienta las bases para un uso casi totalmente offline a medio plazo.
Combinado con su carácter gratuito y su enfoque didáctico, Merlin Bird ID se ha convertido en una puerta de entrada fantástica a la ornitología para miles de personas. La sensación de apuntar el móvil hacia los árboles y ver aparecer nombres y fotos de las aves que estás oyendo es, sencillamente, adictiva.
La nueva base de datos mundial de cantos de aves anotados
Todo este despliegue de inteligencia artificial no sería posible sin una materia prima de calidad: grabaciones bien etiquetadas. En este sentido, un equipo liderado por el Centro de Ciencia y Tecnología Forestal de Cataluña (CTFC) ha dado un salto enorme publicando la primera base de datos mundial de cantos de aves anotados de forma detallada.
Este trabajo, publicado como data paper en la revista Ecology, recopila grabaciones procedentes de 72 localizaciones repartidas por todo el planeta. En cada archivo, ornitólogos locales han marcado manualmente el instante exacto en el que canta cada especie, cubriendo más de 1.100 especies diferentes y superando las 90.000 vocalizaciones individualmente anotadas.
La base de datos está disponible en acceso abierto a través de la plataforma Zenodo. Su valor radica en combinar una cobertura espacial amplia con una anotación muy precisa realizada por expertos, lo que le da una fiabilidad excepcional. Para el desarrollo y evaluación de algoritmos de reconocimiento, disponer de este tipo de datos es fundamental.
Gracias a este recurso, investigadores de todo el mundo pueden crear o probar modelos de identificación acústica, ya sea mejorando herramientas existentes como BirdNET o diseñando nuevas arquitecturas desde cero. De hecho, esta colección de datos ya se ha utilizado para evaluar a escala global el rendimiento y los parámetros óptimos de ejecución de BirdNET, afinando así su uso práctico en distintas regiones y condiciones.
La iniciativa está liderada por el grupo de investigación “Nuevas herramientas de seguimiento de la biodiversidad” del CTFC. Su responsable, Cristian Pérez‑Granados, destaca precisamente ese componente de ciencia abierta, eficiente y reproducible, en el que el conocimiento experto se comparte para que cualquiera pueda construir sobre él.
IA, ciencia ciudadana y conservación de la biodiversidad
La combinación de observación de campo, ciencia ciudadana e inteligencia artificial está cambiando la forma en que se monitoriza la biodiversidad, y también existen opciones para identificar plantas y animales con Google Fotos y Google Lens. Herramientas como BirdNET o Merlin permiten recoger información continua y masiva sobre la presencia de aves en regiones muy distintas, multiplicando el alcance del trabajo de los ornitólogos.
Lejos de sustituir a los expertos, estos sistemas automáticos actúan como multiplicadores de capacidad. Un pequeño equipo puede desplegar sensores acústicos o promover el uso de estas apps y recibir un volumen de datos que, de otro modo, sería inviable recopilar de forma manual. Eso se traduce en una mejor detección de cambios en las poblaciones o en la llegada de especies invasoras.
En un contexto de crisis de biodiversidad y cambio climático acelerado, detectar a tiempo las señales de alarma es crucial. Disponer de redes de monitoreo apoyadas por IA facilita ver tendencias, identificar zonas problemáticas y priorizar esfuerzos de conservación. El sonido de las aves, que a menudo es lo primero que cambia ante alteraciones del hábitat, se convierte así en un indicador muy sensible.
La filosofía de recursos abiertos y colaboración global que subyace a estos proyectos también marca la diferencia. Que una base de datos tan valiosa como la del CTFC esté disponible sin coste, o que proyectos como BirdNET permitan descargar sus modelos, favorece una ciencia más participativa, donde instituciones grandes y pequeñas pueden contribuir y beneficiarse por igual.
Al final, el gran logro no es solo que tu móvil sea capaz de decirte qué pájaro está cantando, sino que millones de esas pequeñas identificaciones individuales se conviertan en un mapa dinámico del estado de nuestros ecosistemas. Mientras disfrutas escuchando y aprendiendo, estás aportando datos que sirven para proteger a las propias especies que te maravilla oír. Esa suma de tecnología, pasión por la naturaleza y colaboración colectiva es, probablemente, el aspecto más poderoso de esta nueva era del reconocimiento de aves por su canto con IA, incluso cuando salimos sin conexión a red.
