Xeno-canto

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Xeno-canto
Información general
Dominio www.xeno-canto.org
Tipo Sitio web
Citizen science project
Base de datos en línea
Base de datos biológica
Comercial No
Registro Opcional
Idiomas disponibles
  • Inglés
  • Danés
  • Polaco
En español No
Gestión
Lanzamiento 30 de mayo de 2005 (15 años, 1 mes y 13 días)[1]
Estadísticas
Ranking Alexa 574,830

Xeno-canto es un proyecto y depósito de ciencia ciudadana en el que los voluntarios graban, cargan y anotan grabaciones de cantos de pájaros y llamadas de pájaros. Desde que comenzó en 2005, ha recopilado más de 400,000 grabaciones de sonido de más de 10,000 especies en todo el mundo, y se ha convertido en una de las mayores colecciones de sonidos de aves en el mundo. [1]​ Todas las grabaciones se publican bajo una de las licencias Creative Commons,[2]​ incluidas algunas con licencias abiertas.

Los datos del xeno-canto se han reutilizado en muchos artículos científicos.[3][4][5][6]​ También ha sido la fuente de datos para un desafío anual sobre el reconocimiento automático del canto de los pájaros ("BirdCLEF") desde 2014, realizado como parte de la Conferencia y Laboratorios del Foro de Evaluación.[7]

El sitio web cuenta con el apoyo de varias instituciones académicas y de observación de aves en todo el mundo, y su principal apoyo se encuentra en los Países Bajos.[8]

Referencias[editar]

  1. a b xeno-canto (ed.). «About Xeno Canto». Consultado el 16 de abril de 2019. 
  2. «Terms of Use». xeno-canto. Consultado el 7 de enero de 2013. 
  3. Brumm, H. & Naguib, M. (2009), «Environmental acoustics and the evolution of bird song», Advances in the Study of Behavior 40: 1-33, doi:10.1016/S0065-3454(09)40001-9 
  4. Weir, J.T. & Wheatcroft, D. (2011), «A latitudinal gradient in rates of evolution of avian syllable diversity and song length», Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences 278 (1712): 1713–1720, PMC 3081773, PMID 21068034, doi:10.1098/rspb.2010.2037 
  5. Stowell, D.F. & Plumbley, M. D. (2014), «Automatic large-scale classification of bird sounds is strongly improved by unsupervised feature learning», PeerJ 2: e488, arXiv:1405.6524, doi:10.7717/peerj.488 
  6. Stowell, D.F.; Musevic,S.; Bonada,J. & Plumbley, M. D. (2013), «Improved multiple birdsong tracking with distribution derivative method and Markov renewal process clustering», 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing: 468-472, ISBN 978-1-4799-0356-6, doi:10.1109/ICASSP.2013.6637691 
  7. BirdCLEF 2019 webpage
  8. xeno-canto (ed.). «Colophon and Credits». Consultado el 7 de enero de 2013. 

Enlaces Externos[editar]