Cómo instalar BirdNET-Go en Docker - Detector de sonidos de aves con IA en Docker

BirdNET-Go | Bird Detection | Docker

BirdNET-Go: Detector de sonidos de aves con IA autohospedado en Docker

Identificación de aves en tiempo real. 6500+ especies. IA local. Raspberry Pi 24/7. Alertas en Discord/Slack/Telegram. Dashboard web. BirdWeather integration. Múltiples modelos AI.

¿Qué es BirdNET-Go?

BirdNET-Go es un analizador de paisaje sonoro en tiempo real que identifica aves, murciélagos y vida silvestre por su sonido usando IA local. Escucha el micrófono de tu computadora (o un micrófono USB externo) y detecta automáticamente qué aves están canalizando, enviándote alertas en tiempo real.

Características principales: Identifica 6500+ especies de aves con el modelo BirdNET v2.4. Modelos adicionales: Google Perch v2 (14,795 especies incluyendo murciélagos, insectos, anfibios). Deep Detection para mayor precisión. Filtro por rango geográfico (solo aves que viven en tu zona). Alertas enrutadas a Discord, Slack, Telegram, ntfy, Pushover, Gotify, Matrix, webhooks, MQTT (Home Assistant), scripts. Dashboard web con visualización de detecciones. Integramos con BirdWeather.com para compartir datos. PWA instalable. 15 idiomas UI. 40+ idiomas para nombres de especies. Local-only por defecto. Corre 24/7 en Raspberry Pi 3 o equivalente.

Para ornitólogos, observadores de aves, conservacionistas: Sistema personal de monitoreo de aves autohospedado. Sin suscripciones. Control total. Alertas en tiempo real.

Características principales

Identificación en tiempo real

6500+ especies de aves. Análisis de 3 segundos. Detecciones instantáneas.

Múltiples modelos IA

BirdNET v2.4 (aves), Google Perch v2 (14.795 especies fauna). Consenso entre modelos.

Deep Detection

Confirmación de detección dentro de 15 segundos. Mejora precisión, reduce falsos positivos.

Filtro por rango geográfico

Solo detecta aves que viven en tu zona. Basado en coordenadas GPS.

Alertas multicanal

Discord, Slack, Telegram, ntfy, Pushover, Gotify, Matrix, webhooks, MQTT, shell scripts.

Dashboard web

Visualización en tiempo real. Histórico de detecciones. Espectrogramas. Estadísticas.

BirdWeather integration

Compartir detecciones. Ver red global de usuarios. Ciencia ciudadana.

Bajo consumo de recursos

Corre en Raspberry Pi 3+. Procesamiento local sin internet requerido.

Múltiples fuentes de audio

Micrófono local, RTSP/RTSPS streams, sonido tarjeta de sonido.

Almacenamiento flexible

SQLite local, MySQL, PostgreSQL. Porta-ble entre servidores.

PWA instalable

Instala como app en navegador. Funciona offline. 15 idiomas UI.

Open source & privacidad

CC BY-NC-SA 4.0. Local-only por defecto. Telemetría Sentry es opt-in.

Requisitos del sistema

• Hardware mínimo: Raspberry Pi 3 o equivalente (64-bit ARM)
• CPU recomendada: Raspberry Pi 4 o mejor para análisis rápido
• RAM: 1-2 GB mínimo (SQLite), 2-4 GB recomendado (MySQL)
• Almacenamiento: 5+ GB (base de datos + modelos IA)
• Micrófono: USB externo recomendado (mejor calidad que jack 3.5mm)
• Puerto: 8080 (configurable)
• Docker & Docker Compose

CPU: BirdNET-Go corre en Raspberry Pi 3, pero Pi 4 es más cómodo (análisis más rápido). Intel/AMD más rápido aún.

Instalación con Docker Compose

Opción 1: One-liner en Raspberry Pi

curl -fsSL https://github.com/tphakala/birdnet-go/raw/main/install.sh -o install.sh bash ./install.sh

Opción 2: Docker Compose manual

mkdir birdnet-go && cd birdnet-go cat > docker-compose.yml << 'EOF' version: '3.8' services: birdnet-go: image: tphakala/birdnet-go:latest container_name: birdnet-go restart: unless-stopped ports: - "8080:8080" volumes: - birdnet-data:/data environment: - TZ=Europe/Madrid devices: - /dev/snd:/dev/snd # Acceso a audio volumes: birdnet-data: EOF docker compose up -d

Acceder

http://localhost:8080 - Dashboard BirdNET-Go

Primeros pasos

1. Acceder al dashboard

1. Abre http://localhost:8080 en navegador
2. Dashboard aparece con configuración inicial
3. Wizard guiará setup básico

2. Configurar ubicación

1. Settings → Location
2. Ingresa tus coordenadas GPS (latitud/longitud)
3. Esto activa filtro de rango: solo detecta aves que viven en tu zona

3. Seleccionar modelo IA

1. Analysis → Model Selection
2. BirdNET v2.4 (predeterminado, 6500+ aves)
3. O instala Google Perch v2 (14.795 especies fauna)

4. Configurar fuente de audio

1. Settings → Audio Input
2. Selecciona micrófono USB o tarjeta de sonido
3. Prueba nivel de entrada (VU meter)
4. Ajusta sensibilidad si es necesario

5. Habilitar alertas

1. Settings → Notifications → Alerts
2. Elige destino: Discord, Slack, Telegram, etc
3. Autentica (ej: pega Discord webhook URL)
4. Ahora recibirás alertas cuando detecte aves

6. Ver detecciones en vivo

1. Dashboard principal muestra detecciones en tiempo real
2. Spectrogram visual del sonido analizado
3. Confidence score (1-100%) de cada detección
4. Opcional: edita etiquetas o descarta falsos positivos

7. Integrar con BirdWeather (opcional)

1. Crea cuenta en BirdWeather.com
2. Settings → BirdWeather → Obtain API Key
3. Comparte tus detecciones con comunidad global

Casos de uso

• Observación de aves doméstica: Monitorea pájaros en tu jardín o balcón 24/7.
• Investigación ornitológica: Recopila datos sobre biodiversidad local.
• Conservación de hábitat: Detecta presencia de especies en riesgo.
• Ciencia ciudadana: Contribuye a BirdWeather.com (red global).
• Educación ambiental: Enseña a estudiantes sobre fauna local.
• Monitoreo remoto: Corre en cabaña, granja, parque natural.
• Documentación multimedia: Crea videos con overlay de detecciones en OBS.

Configuración avanzada

Deep Detection para mayor precisión

Settings → Analysis → Deep Detection. Requiere confirmación dentro de 15 segundos para validar detección. Reduce falsos positivos significativamente.

Umbrales por especie

Personaliza threshold de confianza (0-100%) para cada especie. Especies raras: threshold más bajo. Especies comunes: más alto para evitar ruido.

Múltiples fuentes de audio

# En docker-compose.yml: agregar múltiples dispositivos de audio devices: - /dev/snd:/dev/snd # Audio USB micrófono 1 - /dev/video0:/dev/video0 # Si usas cámara con micrófono

MQTT para Home Assistant

Settings → Notifications → MQTT. Conecta con Home Assistant para automaciones. Ej: LED se enciende cuando detecta búho nocturno.

Filtro anti-ruido (Dog Bark)

Filtra ladridos de perro y otros ruidos comunes para mejorar precisión.

HTTPS con Caddy (producción)

Caddyfile

birds.tudominio.com { reverse_proxy localhost:8080 }

Acceso remoto seguro

https://birds.tudominio.com con HTTPS automático de Caddy

Seguridad: BirdNET-Go soporta OIDC/SSO. Habilita autenticación en Settings → Security antes de exponer a internet.

Gestión y mantenimiento

Ver logs

docker logs -f birdnet-go

Backup de base de datos

# Si usas SQLite (predeterminado) docker exec birdnet-go cp /data/birdnet.db /data/birdnet-backup-$(date +%Y%m%d).db

Reiniciar servicio

docker compose restart birdnet-go

Actualizar a versión más reciente

docker compose pull docker compose up -d

Ver estadísticas del sistema

docker stats birdnet-go

Database Doctor (mantención)

Settings → Database → Run Database Doctor. Verifica integridad, reporta problemas, sugiere fixes.

Export de datos

Settings → Export. Descarga todas las detecciones como CSV o JSON para análisis externo.

Comparativa con alternativas

vs BirdNET-Analyzer

BirdNET-Go gana: Interfaz web, 24/7, alertas integradas, múltiples modelos. BirdNET-Analyzer gana: Más simple, análisis por archivo único.

vs BirdNET-Pi

BirdNET-Go gana: Reescrito en Go (más rápido), modelos múltiples, mejor UI. BirdNET-Pi gana: Legacy, comunidad mayor.

vs Aplikasi Merlin Bird ID (mobile)

BirdNET-Go gana: Self-hosted, 24/7 automático, alertas Discord. Merlin gana: Mobile, interfaz pulida, Macaulay Library.

vs Checklists eBird manual

BirdNET-Go gana: Automático, sin clickear, detecta aves inaudibles a oído humano. eBird gana: Comunidad verificada, curaduría.

Mejor para: Observadores que quieren monitoreo 24/7 autohospedado. Alertas automáticas. Control total. Contribuir a ciencia ciudadana.

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Referencias oficiales

• GitHub Repository - tphakala/birdnet-go
• Official Wiki & Documentation
• Docker Hub Image
• BirdWeather.com - Citizen Science Platform
• BirdNET Project - Cornell Lab of Ornithology
• Installation Guide

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