Mengenali burung hanya dengan suara mereka mungkin merupakan tugas yang sulit tetapi tidak berarti itu tidak mungkin. Convolutional Neural Network (CNN) saat ini sangat populer sebagai pendekatan untuk menyelesaikan tugas ini. Kesenjangan antara model berbasis CNN dan pendekatan berbasis fitur cukup jauh. Meskipun banyak dari rekaman itu cukup berisik, CNN bekerja dengan baik tanpa ada penghilangan bising tambahan. Kami mengembangkan aplikasi berbasis mobile bagi pengguna untuk merekam suara burung melalui perekam suara dalam aplikasi, kemudian rekaman tersebut akan dikirim ke back-end dan akan diklasifikasikan menggunakan model CNN untuk menentukan spesies burung tersebut. Dataset yang digunakan untuk penelitian ini dikumpulkan dari basis data kolaboratif Xeno-Canto pada 4 Juni 2020 dengan total 1.163 rekaman suara dari 60 spesies burung berasal dari Taiwan dan beberapa daerah lain. Hasil membuktikan bahwa pengenalan suara burung kami dapat mencapai kinerja yang memuaskan dan stabil. Aplikasi kami membutuhkan sekitar 10 detik untuk keseluruhan proses, termasuk transmisi dari front-end ke back-end, dan sekitar 6 detik untuk proses pengenalan dengan tingkat akurasi mencapai 96,85%. Selain itu, pengenalan suara burung kami mampu mengenali suara burung secara akurat dari rekaman berdurasi minimal 3 detik.