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Dos aplicaciones ayudan a reconocer el canto de los pájaros

Según sus desarrolladores, Wablr puede reconocer 88 de las especies de aves más comunes del hemisferio norte | Foto: La Nación

Según sus desarrolladores, Wablr puede reconocer 88 de las especies de aves más comunes del hemisferio norte | Foto: La Nación

Twigle ya está disponible, Wablr está en etapa de desarrollo, ambas, como la aplicación Shazam para la música, identifican a las aves a través de su canto

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Twigle ya está disponible, Wablr está en etapa de desarrollo, ambas, como la aplicación Shazam para la música, identifican a las aves a través de su canto

Un grupo de desarrolladores de la Universidad Queen Mary de Londres acaba de presentar Wablr, una aplicación que permite reconocer aves a través de su canto.

La aplicación cuenta con un sistema de reconocimiento de sonido, similar al que usan herramientas como Shazam para reconocer temas musicales, al que complementa con el uso del GPS del teléfono.

Tras procesar la ubicación y el análisis del sonido, Wablr arroja una lista de posibles candidatos, entre los que el usuario deberá filtrar y elegir según le parezca.

Además de tener un uso recreativo, para todos los fanáticos de la ornitología en general y del avistamiento de aves (de los que cada vez hay más) en particular, también tiene como objetivo ayudar al estudio de la fauna.

Cada vez que un usuario detecte un ave con la aplicación, Wablr publicará esa información para que esté a disposición de científicos o aficionados que estudien el comportamiento de las aves.

La aplicación todavía está en modo de desarrollo y, para continuar con su evolución, los creadores abrieron un proyecto en la página de financiamiento colectivo Kickstarter. Tienen un objetivo de 50 mil libras esterlinas y, a poco menos de 30 días de finalizar, llevan recaudados más de 12 mil. Los interesados en adquirir la aplicación pueden tener su copia, en el momento en que salga publicada, con un aporte de 10 libras (16 dólares).

Según sus desarrolladores, Wablr puede reconocer 88 de las especies de aves más comunes del hemisferio norte. Su efectividad, en situaciones controladas de ruido, puede alcanzar el 95%.

Sin embargo, el único reporte de su uso fue realizado por la BBC; y, según el periodista que puso a prueba la aplicación, su efectividad está muy por debajo de esa cifra. De las tres pruebas que hicieron, sólo hubo reconocimiento en dos y, según el propio cronista, no fueron respuestas certeras.

Más allá de esta dura crítica, los desarrolladores aseguraron que la aplicación va aprendiendo con su uso y prometieron seguir desarrollando el motor de reconocimiento para mejorar su efectividad al decodificar los trinos de los pájaros.

Un mes antes del lanzamiento de Wablr, en EE UU se presentó el proyecto Twigle en la plataforma de financiamiento colectivo Indiegogo. Este consiste en una aplicación, desarrollada en el seno de AppCampus, un espacio de trabajo formado por Microsoft y la Universidad Aalto, en California, que al igual que Wablr, permite reconocer aves a través del sonido de su canto. 

Según informa Digital Journal, Twigle tiene una base de datos con 400 aves de Norteamérica y Europa y es capaz de reconocer en un 70% de las veces a las 50 aves más comunes (lo que indica que su desempeño es más bajo aún que Wablr, pero también tiene capacidad para aprender a través del uso).

A diferencia de Wablr, Twigle ya se encuentra liberada para que cualquier usuario pueda descargarla a su teléfono celular (iPhone o Windows Phone). El proyecto de recaudación a través de Indiegogo fue presentado con el fin de recaudar fondos para mejorar la efectividad del motor de reconocimiento de voz.