whoBIRD：基于BirdNET技术的实时鸟类声音识别Android应用

whoBIRD是一款专为鸟类爱好者设计的Android应用程序，能够通过鸟类的声音实时识别全球超过6,000种鸟类。这款应用基于先进的BirdNET项目，利用机器学习算法，能够在无网络连接的情况下，直接在设备上进行实时分析和识别。

技术特性

whoBIRD的核心技术在于其强大的机器学习模型和高效的音频处理能力：

• BirdNET框架：基于由@kahst开发的BirdNET-Analyzer工具，专门用于鸟类声音识别
• TensorFlow Lite：使用轻量级深度学习框架在移动设备上运行复杂神经网络模型
• 离线识别：所有识别过程都在本地完成，无需互联网连接，确保隐私安全
• 音频处理：内置高通过滤器和音频源选择功能，确保各种环境下获得清晰的音频输入

功能特点

实时声音识别

应用启动后立即开始监听和分析环境声音，当检测到鸟类时会短暂显示鸟名。所有检测记录都可以在"查看"选项卡中查看详细信息。

高度可定制化

用户可以根据需求调整多种设置：

• 忽略日期和地点：禁用元模型检查，适用于分析其他位置的录音
• 显示图片：高概率检测时自动下载鸟类图片
• 音频源选择：支持未处理音频和外部麦克风输入
• 高通过滤器：过滤低频噪音（如交通声）
• 阈值设置：调整检测显示的最小概率值

高级元模型

采用加权元模型方法，不仅检查当前周和位置，还计算同一位置全年的元模型预测，改善候鸟检测准确性。

使用说明

首次启动

应用首次启动时会自动下载所需的BirdNET模型文件，下载完成后即可开始使用。

数据管理

检测到的鸟类观察数据可以备份、分享或删除，还支持保存.wav文件到音乐目录（需要Android 12+）。

多语言支持

Android 13及以上版本可以在系统设置中调整应用语言。

技术架构

whoBIRD基于多个开源项目构建：

• BirdNET框架（CC BY NC SA 4.0许可）
• TensorFlow Lite示例代码（Apache 2.0许可）
• Zip4j压缩库（Apache 2.0许可）
• iirj音频处理库（Apache 2.0许可）

适用场景

whoBIRD适用于多种用户群体：

• 鸟类观察者：快速识别鸟类并记录观察数据
• 自然爱好者：探索和了解周围自然环境
• 教育工作者：作为教学工具帮助学生了解鸟类
• 环保工作者：监测和记录鸟类分布和活动

注意事项

应用需要相应的存储空间来保存模型文件和录音文件，使用"保存.wav文件"功能时需要注意存储空间管理。

获取方式

whoBIRD遵循GPLv3开源协议，可以通过F-Droid应用商店获取。该项目完全开源，开发者欢迎社区贡献，特别是翻译方面的帮助。

通过whoBIRD，无论您是专业的鸟类学家还是业余的自然爱好者，都能获得强大的鸟类识别能力，开启您的鸟类探索之旅。