whoBIRD
V3.7
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Présentation de whoBIRD, le compagnon d'observation ultime qui peut reconnaître les oiseaux grâce à leurs sons, partout dans le monde ! Propulsé par le projet de pointe BirdNET, whoBIRD dispose d'une vaste base de données de plus de 6 000 espèces d'oiseaux dans le monde. Grâce à des algorithmes avancés d'apprentissage automatique, cette application Android peut identifier avec précision les oiseaux en fonction de leurs vocalisations uniques.
De plus, whoBIRD opère sa magie en temps réel entièrement sur votre appareil, sans nécessiter de connexion Internet. Cela signifie que vous pouvez l'utiliser à tout moment et en tout lieu, que vous soyez au cœur de la forêt ou au bord d'un lac isolé.
Au premier démarrage, l'application téléchargera les fichiers de modèle BirdNET requis. Une fois l'application installée, ouvrez-la simplement et elle commencera à écouter et à analyser.
Si un oiseau est détecté, son nom sera brièvement affiché. Pour une liste détaillée de toutes les détections, accédez à l'onglet Affichage. Là, vous pouvez également sauvegarder, partager ou supprimer la base de données contenant vos observations.
Ignorer la date et le lieu : désactivez le méta-modèle qui vérifie si un oiseau peut être présent à votre emplacement à l'heure actuelle. Utile lors de l’analyse d’enregistrements provenant d’autres emplacements.
Afficher les images : Lorsqu'elle est activée, une image de l'oiseau détecté sera téléchargée si la probabilité de détection est élevée.
Source audio : sélectionnez l'entrée audio qui fonctionne le mieux pour votre appareil. En règle générale, « Non traité » est le choix recommandé. Si vous utilisez un microphone USB, sélectionnez « Microphone ».
Filtre passe-haut : filtre les basses fréquences pour réduire les bruits de fond, tels que les bruits de la circulation. Par exemple, un filtre 200 Hz peut aider à minimiser le bruit basse fréquence.
Seuil : Définissez la probabilité minimale requise pour qu'une détection soit affichée. Soyez prudent lorsque vous abaissez le seuil, car cela peut entraîner une augmentation des fausses détections.
Ce travail est sous licence GPLv3, © woheller69
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