Fuglakall:机器学习中的鸟叫识别 我们出色的移动计算应用程序。 预计时间表 原型I – 2/26 可以识别鸟叫声而没有其他声音(使用GitHub上的Acoustic Bird Detection提供的Youtube音频和模型进行训练) 基本使用者介面 用于输入声音(录制)的按钮 结果标签 用户反馈(用户验证标签是否正确) 原型II – 3/08 可以区分鸟叫声和城市背景噪声以进行过滤(使用Youtube和Freefield1010的音频进行训练,使用Youtube的音频进行测试) 完整的应用程序用户界面 用于输入声音(录制)的按钮 结果标签 检测到的鸟类的图像数据 与API链接以获取维基百科事实 用户反馈(用户验证标签是否正确) 产品– 3/19((达成目标) 可以识别何时出现多个鸟叫声并隔离声音评估 抛光应用 应用程序可向用户提供有关如何提高性能的反馈(发现麦克风,通话