whoBIRD

Нравится это приложение? Помогите нам расширить базу пользователей, поделившись моим лучшим видео в Instagram со своими друзьями и подписчиками!

 Отправить кофе 
[email protected] 

whoBIRD — распознавание звуков птиц в реальном времени

Представляем whoBIRD, идеального компаньона для наблюдения за птицами, который может узнавать птиц по звукам в любой точке мира! WhoBIRD, созданный на основе передового проекта BirdNET, может похвастаться обширной базой данных, содержащей более 6000 видов птиц по всему миру. Используя передовые алгоритмы машинного обучения, это приложение для Android может точно идентифицировать птиц по их уникальному вокалу.

Более того, whoBIRD творит чудеса в реальном времени на вашем устройстве, не требуя подключения к Интернету. Это означает, что вы можете использовать его в любое время и в любом месте – находитесь ли вы глубоко в лесу или на краю отдаленного озера.

Инструкции

Начиная

При первом запуске приложение загрузит необходимые файлы модели BirdNET. После установки приложения просто откройте его, и оно начнет слушать и анализировать.

Уведомления об обнаружении

Если птица обнаружена, на короткое время отобразится ее имя. Для просмотра подробного списка всех обнаружений перейдите на вкладку «Вид». Там вы также можете создать резервную копию, поделиться или удалить базу данных, содержащую ваши наблюдения.

Параметры настройки

Игнорировать дату и место : отключите метамодель, которая проверяет, может ли птица присутствовать в вашем местоположении в текущий момент. Полезно при анализе записей из других мест.

Показать изображения : если этот параметр включен, изображение обнаруженной птицы будет загружено, если вероятность обнаружения высока.

Источник звука : выберите аудиовход, который лучше всего подходит для вашего устройства. Обычно рекомендуется выбрать «Необработано». Если вы используете USB-микрофон, выберите «Микрофон».

Фильтр верхних частот : фильтрация низких частот для уменьшения фонового шума, например звуков дорожного движения. Например, фильтр 200 Гц может помочь минимизировать низкочастотный шум.

Порог : установите минимальную вероятность, необходимую для отображения обнаружения. Будьте осторожны при понижении порога, так как это может привести к увеличению количества ложных обнаружений.

Лицензия

Эта работа доступна под лицензией GPLv3, © woheller69.

• Это приложение создано на базе BirdNET компанией @kahst и опубликовано под лицензией CC BY NC SA 4.0.
• При первом запуске загружается библиотека BirdNet TFLite с сайта whoBird-TFlite, которая публикуется под лицензией CC BY NC SA 4.0.
• Файлы меток из BirdNET используются под лицензией GPL 3.0 с разрешения автора.
• Он использует код из примеров Tensorflow, опубликованных под лицензией Apache 2.0.
• Он использует Zip4j (https://github.com/srikanth-lingala/zip4j), который лицензируется по лицензии Apache версии 2.0.
• Он использует iirj (https://github.com/berndporr/iirj), который лицензируется по лицензии Apache версии 2.0.

ДРУГИЕ ПРИЛОЖЕНИЯ

РадарПогода	Цены на газ	Умный таймер для яиц
Пузырь	тест на сердце	GPS-кабина
Аудио анализатор	ЛавСикер	TimeLapseCam
Арити	Перистые	SolXspect
gptAssist	dumpSeeker	объятияПомощь
БЕСПЛАТНЫЙ браузер	ктоПТИЦА