BirdNET-Pi：实时鸟类声音分类系统

BirdNET-Pi：实时鸟类声音分类系统

BirdNET-Pi A realtime acoustic bird classification system for the Raspberry Pi 5, 4B 3B+ 0W2 and more. Built on the TFLite version of BirdNET. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bir/BirdNET-Pi

项目介绍

BirdNET-Pi 是一个为 Raspberry Pi 5、4B、400、3B+ 和 0W2 设计的实时声音鸟类分类系统。该系统基于 BirdNET 框架，利用预训练的 TensorFlow Lite 模型，能够实时识别并分类连接到 USB 麦克风或声卡传入的鸟类鸣叫声。BirdNET-Pi 不仅能够自动记录和识别鸟类声音，还能将数据可视化，并与全球的鸟类观察者分享这些信息。

项目技术分析

BirdNET-Pi 的核心技术基于 BirdNET 框架，后者是一个开源的鸟类声音识别系统。该系统采用深度卷积神经网络（DCNN）对音频数据进行分类。BirdNET-Pi 进一步优化了这一框架，使其能够在 Raspberry Pi 系列单板计算机上高效运行。

项目使用的技术亮点包括：

• 实时音频处理与分类
• 自动提取和编目鸟类录音片段
• 内置的 Web 界面，便于数据访问和管理
• 支持多种通知平台的数据分享与集成

项目技术应用场景

BirdNET-Pi 的应用场景广泛，适用于以下领域：

• 生态环境监测：实时监测鸟类活动，为生态研究提供数据支持
• 生物多样性研究：通过声音数据了解鸟类分布和活动规律
• 教育和科普：为学校和公众提供直观的鸟类声音识别学习工具
• 智能家居：集成到智能家居系统中，提供环境声音监测功能

项目特点

BirdNET-Pi 具有以下显著特点：

1. 实时性与自动性：系统可以24/7自动记录并识别鸟类声音，无需人工干预。
2. 数据可视化：提供工具帮助用户可视化记录的鸟类数据，分析趋势和模式。
3. 易用性：通过 Web 界面即可轻松访问所有数据和日志，便于管理和维护。
4. 扩展性：支持多种通知平台，如 BirdWeather，方便用户分享数据。
5. 智能化：具备自动磁盘空间管理功能，定期清理旧音频文件，确保系统稳定运行。

以下是关于 BirdNET-Pi 的详细说明：

实时音频处理与分类

BirdNET-Pi 通过实时分析音频输入，能够快速识别并分类出录入的鸟类鸣叫声。这一过程依赖于高效的深度学习模型，即使在资源有限的 Raspberry Pi 上也能够稳定运行。

自动提取和编目

系统不仅能自动识别声音，还能从完整录音中提取出鸟类鸣叫的片段，并自动编目，方便用户后续查找和分析。

数据可视化

通过内置的 Web 界面，用户可以轻松查看和分析记录的鸟类数据。系统提供了多种图表和统计信息，帮助用户理解鸟类活动的变化趋势。

Web 界面与通知集成

BirdNET-Pi 的 Web 界面不仅提供了数据访问和管理功能，还集成了多种通知平台，如 Apprise，支持超过90种通知方式，让用户可以自定义如何接收和处理鸟类活动通知。

自动磁盘空间管理

为了确保系统的长期稳定运行，BirdNET-Pi 实现了自动磁盘空间管理功能，定期清理不再需要的旧音频文件，释放存储空间。

BirdNET-Pi 为鸟类爱好者、研究人员以及环保工作者提供了一个强大的工具，不仅能够提升鸟类观察的效率，还能够促进生态环境保护和生物多样性研究。通过易于使用的 Web 界面和先进的声音识别技术，BirdNET-Pi 必将成为相关领域的重要助手。

BirdNET-Pi A realtime acoustic bird classification system for the Raspberry Pi 5, 4B 3B+ 0W2 and more. Built on the TFLite version of BirdNET. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bir/BirdNET-Pi