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whoBIRD

AI 소스 코드

V3.7

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whoBIRD - 실시간으로 새 소리를 식별합니다

세계 어디에서나 소리로 새를 알아볼 수 있는 최고의 조류 관찰 동반자 whoBIRD를 소개합니다! 최첨단 BirdNET 프로젝트를 기반으로 하는 whoBIRD는 전 세계적으로 6,000종 이상의 조류에 대한 광범위한 데이터베이스를 자랑합니다. 고급 기계 학습 알고리즘을 사용하는 이 Android 앱은 새의 고유한 발성을 기반으로 새를 정확하게 식별할 수 있습니다.

게다가 whoBIRD는 인터넷 연결 없이도 귀하의 장치에서 실시간으로 마법을 수행합니다. 이는 깊은 숲속이든 외딴 호수 가장자리이든 언제 어디서나 사용할 수 있음을 의미합니다.

지침

시작하기

처음 시작하면 앱이 필요한 BirdNET 모델 파일을 다운로드합니다. 앱이 설치되면 앱을 열면 듣고 분석이 시작됩니다.

탐지 알림

새가 감지되면 이름이 잠시 표시됩니다. 모든 탐지의 세부 목록을 보려면 보기 탭으로 이동하세요. 여기에서 관찰 내용이 포함된 데이터베이스를 백업, 공유 또는 삭제할 수도 있습니다.

사용자 정의 옵션

날짜 및 장소 무시 : 현재 시간에 새가 귀하의 위치에 존재할 수 있는지 확인하는 메타 모델을 비활성화합니다. 다른 위치의 녹음을 분석할 때 유용합니다.

이미지 표시 : 활성화되면 탐지 확률이 높을 때 탐지된 새의 이미지가 다운로드됩니다.

오디오 소스 : 귀하의 장치에 가장 적합한 오디오 입력을 선택하세요. 일반적으로 "처리되지 않음"을 선택하는 것이 좋습니다. USB 마이크를 사용하는 경우 "마이크"를 선택하세요.

하이 패스 필터(High Pass Filter ): 저주파를 필터링하여 교통 소리와 같은 배경 소음을 줄입니다. 예를 들어, 200Hz 필터는 저주파 잡음을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

임계값 : 감지 항목이 표시되는 데 필요한 최소 확률을 설정합니다. 임계값을 낮출 경우 오탐지가 증가할 수 있으므로 주의하세요.

특허

이 앱은 CC BY NC SA 4.0 라이센스에 따라 게시된 @kahst 의 BirdNET 프레임워크를 기반으로 구축되었습니다.
처음 시작하면 CC BY NC SA 4.0 라이센스에 따라 게시된 whoBird-TFlite에서 BirdNet TFLite 라이브러리를 다운로드합니다.
BirdNET의 라벨 파일은 작성자의 허가를 받아 GPL 3.0에서 사용됩니다.
Apache 2.0 라이선스에 따라 게시된 Tensorflow 예제의 코드를 사용합니다.
Apache 라이센스 버전 2.0에 따라 라이센스가 부여된 Zip4j(https://github.com/srikanth-lingala/zip4j)를 사용합니다.
Apache License Version 2.0에 따라 라이센스가 부여된 iirj(https://github.com/berndporr/iirj)를 사용합니다.

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