【源码】基于TensorFlow Lite和FFTW的鸟类声音识别系统

项目简介

本项目是基于TensorFlow Lite和FFTW的鸟类声音识别系统，借助音频分析和机器学习模型达成对鸟类声音的识别与分类。该系统能够从音频文件中提取特征，利用训练好的模型识别鸟类声音，输出识别结果并对音频信号进行可视化展示。

项目的主要特性和功能

1. 音频处理：可加载、预处理音频文件并提取特征。
2. 机器学习模型：采用TensorFlow Lite微控制器版本进行鸟类声音的识别与分类。
3. 鸟类识别：能识别音频文件里的鸟类声音并输出识别结果。
4. 音频可视化：支持将识别结果可视化，展示音频信号的波形和频谱。
5. 部署到微控制器：可将模型部署到ESP32等微控制器上实现实时识别。

安装使用步骤

1. 安装依赖库

确保安装以下依赖库： bash sudo apt-get install pkg-config libsndfile-dev fftw3 fftw3-dev libcairo2-dev

2. 复制项目代码

使用Git命令将项目代码复制到本地： bash git clone [项目仓库地址] cd birdDetector

3. 构建和运行音频处理模块

进入音频处理模块目录并构建： bash cd snd/build cmake .. make 运行示例程序： bash ./birdDetector --no-border ../../audio_0.wav 96 96 test.png

4. 运行微模型示例

进入微模型目录并运行示例： bash cd micro_model

5. 部署到ESP32

安装ESP IDF并设置环境变量： bash idf.py set-target esp32s3 idf.py build idf.py --port /dev/ttyUSB0 flash monitor

注意事项

1. 要保证硬件和操作系统满足项目运行要求。
2. 使用项目前，需安装所有必要的依赖库。
3. 训练模型时，要准备足够数量和质量的训练数据集。
4. 项目的性能和识别准确率可能受音频质量和模型性能影响。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】