whoBIRD

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whoBIRD – Identifizieren Sie Vogelgeräusche in Echtzeit

Wir stellen Ihnen whoBIRD vor, den ultimativen Vogelbeobachtungsbegleiter, der Vögel überall auf der Welt an ihren Geräuschen erkennen kann! Basierend auf dem hochmodernen BirdNET-Projekt verfügt whoBIRD über eine umfangreiche Datenbank mit über 6.000 Vogelarten weltweit. Mithilfe fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen kann diese Android-App Vögel anhand ihrer einzigartigen Lautäußerungen genau identifizieren.

Darüber hinaus entfaltet whoBIRD seine Magie in Echtzeit vollständig auf Ihrem Gerät, ohne dass eine Internetverbindung erforderlich ist. Das bedeutet, dass Sie es jederzeit und überall verwenden können – egal, ob Sie sich tief im Wald oder am Rande eines abgelegenen Sees befinden.

Anweisungen

Erste Schritte

Beim ersten Start lädt die App die erforderlichen BirdNET-Modelldateien herunter. Sobald die App installiert ist, öffnen Sie sie einfach und sie beginnt mit dem Abhören und Analysieren.

Erkennungsbenachrichtigungen

Wird ein Vogel erkannt, wird dessen Name kurz angezeigt. Für eine detaillierte Liste aller Erkennungen navigieren Sie zur Registerkarte „Ansicht“. Dort können Sie auch die Datenbank mit Ihren Beobachtungen sichern, teilen oder löschen.

Anpassungsoptionen

Datum und Ort ignorieren : Deaktivieren Sie das Metamodell, das prüft, ob sich zum aktuellen Zeitpunkt ein Vogel an Ihrem Standort befinden kann. Nützlich bei der Analyse von Aufzeichnungen von anderen Orten.

Bilder anzeigen : Wenn diese Option aktiviert ist, wird ein Bild des erkannten Vogels heruntergeladen, wenn die Erkennungswahrscheinlichkeit hoch ist.

Audioquelle : Wählen Sie den Audioeingang aus, der für Ihr Gerät am besten geeignet ist. Normalerweise ist „Unbearbeitet“ die empfohlene Wahl. Wenn Sie ein USB-Mikrofon verwenden, wählen Sie „Mikrofon“.

Hochpassfilter : Filtert niedrige Frequenzen heraus, um Hintergrundgeräusche wie Verkehrsgeräusche zu reduzieren. Beispielsweise kann ein 200-Hz-Filter dazu beitragen, niederfrequentes Rauschen zu minimieren.

Schwellenwert : Legen Sie die Mindestwahrscheinlichkeit fest, die erforderlich ist, damit eine Erkennung angezeigt wird. Seien Sie vorsichtig, wenn Sie den Schwellenwert senken, da dies zu einer Zunahme falscher Erkennungen führen kann.

Lizenz

Dieses Werk ist unter GPLv3 lizenziert, © woheller69

• Diese App basiert auf dem BirdNET-Framework von @kahst und wurde unter der CC BY NC SA 4.0-Lizenz veröffentlicht
• Beim ersten Start wird die BirdNet TFLite-Bibliothek von whoBird-TFlite heruntergeladen, die unter der CC BY NC SA 4.0-Lizenz veröffentlicht wird
• Etikettendateien von BirdNET werden unter GPL 3.0 mit Genehmigung des Autors verwendet
• Es verwendet Code aus Tensorflow-Beispielen, der unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht wurde
• Es verwendet Zip4j (https://github.com/srikanth-lingala/zip4j), das unter der Apache-Lizenz Version 2.0 lizenziert ist
• Es verwendet iirj (https://github.com/berndporr/iirj), das unter der Apache-Lizenz Version 2.0 lizenziert ist

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