La clasificación de voces de aves es un tema crucial en el trabajo de protección de aves silvestres. Sin embargo, las estrategias existentes de clasificación estática siempre son incapaces de lograr los resultados deseados en un contexto de flujo de datos dinámico, ya que los enfoques estándar de aprendizaje automático se centran principalmente en el aprendizaje estático, lo cual no es adecuado para la extracción de datos dinámicos y tiene las desventajas de una sobrecarga computacional y requisitos de hardware. Por lo tanto, estas deficiencias limitan en gran medida la aplicación de los enfoques estándar de aprendizaje automático. Este estudio tiene como objetivo distinguir de manera rápida y precisa las especies de aves por sus sonidos en el trabajo de conservación de aves. Por esta razón, se propone en este documento un nuevo concepto de sistema de computación cognitiva (C3S), denominado PyC3S, para la clasificación de sonidos de aves. El sistema propuesto utiliza la fusión de características y la tecnología de computación cognitiva de concepto para construir una versión en Python de un modelo de clasificación y reconocimiento dinámico de canciones de aves en un conjunto de datos que contiene 50 especies de aves. Los resultados experimentales muestran que el modelo logra una precisión del 92.77%, una precisión del 92.26%, un recall del 92.25% y un F1-Score del 92.41% en los 50 conjuntos de datos de aves dados, validando la efectividad de nuestro PyC3S en comparación con los algoritmos de aprendizaje de flujo de datos de última generación.