近くにいる鳥のさえずりをスマートフォンで録音し、リアルタイムで分析して鳴き声から種類を特定するアプリ「Warblr」が開発されている。楽曲の検索よりはるかに複雑で、高度な機械学習を利用する必要があるという。
周囲で流れている音楽を検索できるアプリ『Shazam』や『SoundHound』と同様に、近くにいる鳥のさえずりをスマートフォンで録音し、リアルタイムで分析して鳴き声から種類を特定するアプリ『Warblr』が開発されている。
ただし、Warblrで使われている技術は音楽検索アプリとは少し異なり、より高度な機械学習を利用する必要がある。速度や抑揚がさまざまに変化する鳥のさえずりを解読するのは、何度再生しても常に同じ音楽のパターンを解読するよりも、はるかに複雑なプロセスになるからだ。
「われわれが利用する機械学習技術では、さまざまな種類における個々の鳥たちを相手にする必要があり、それぞれに膨大な数のさえずり（縄張り宣言やメスを呼ぶとき）や地鳴き（それ以外のとき）のパターンがある。さらにそのパターンは固定しておらず、異なる複数のさえずりを生涯ずっと学び続ける種もある。渡り鳥が冬の生息地から帰ってきたときには、海外で覚えた新しい鳴き声を身に付けているとも言われている」と、Warblr社の創設者ダン・ストーウェルは説明する。
ストーウェル氏は、ローレンス・ウィルキンソン最高経営責任者（CEO）とともにこのアプリを開発した。開発にあたっては、ロンドン大学クイーンメアリー校から資金援助を受けたほか、現在は「Kickstarter」を利用して50,000ポンド（874万円）の追加資金を募っている。
このアプリで鳥たちを特定する際にユーザーが「許可」すれば、自分の取得したデータがスマートフォンの地理位置情報機能を使ってマッピングされることにもなる。「このデータは誰でも利用できるようにするので、動物学者や生態学者たちが、生物種の繁栄と衰退や、渡りのパターンを監視でき、最終的には保護にも役立つ」。
