在高校生态监测与生物多样性保护研究持续深化的背景下，鸟类种群的动态监测成为衡量区域生态环境质量的关键指标。传统鸟类监测依赖人工野外观测、定点记录，不仅受限于人力成本、时间窗口与天气条件，还易因人为干预惊扰野生鸟类的自然栖息，难以实现对校园及周边生态区域的全天候、全覆盖、高精度监测。与此同时，高校生态学、环境科学等专业的科研与教学工作，亟需海量、连续的鸟类活动数据支撑种群分布、行为习性、迁徙规律等课题研究。在此需求驱动下，野生鸟声纹 AI 智能监测产品应运而生，依托声学传感技术与 AI 识别算法，突破传统监测的诸多局限，为高校生态监测项目提供了更高效、更、更具科学性的技术解决方案。

设备简介

鸟类声纹识别系统是一款基于AI声学技术的智能化生态监测装备，通过采集野外鸟类鸣叫信号，结合声纹建模与算法分析，实现对鸟类物种的快速识别、种群数量估算及活动轨迹追踪。
系统集成高灵敏度拾音设备与抗干扰处理技术，可在森林、湿地等复杂环境下全天候捕捉鸟类声纹，自动过滤环境噪声，匹配物种专属声纹库，输出物种名称、出现频次等核心数据。

设备特点

搭载自研声纹特征提取算法，可识别≥500种常见鸟类，平均识别准确率达 98% 以上。
具备强抗干扰能力，通过声学事件检测，能够自动过滤无效的数据，保留动物鸣声切片。
预留多种组网方式，如:4G/5G、无线700M、网口等，支持本地部署、国产系统、云端同步。
构建野生动物声学AI识别模型，对野生动物声学数据进行识别鉴定，自动识别动物物种。
支持太阳能+蓄电池双供电模式，可在森林、湿地、保护区等无电网区域实现7X24小时的连续采集声纹数据。
支持与红外相机、气象传感器、GIS 地图联动，构建“声-像 -环境”多维度监测网络。
数据可通过云端平台实现PC 端、移动端多端访问，满足科研机构、保护区、环保部门等不同主体的使用需求。

应用示意图