{"id":107,"date":"2025-04-13T21:47:19","date_gmt":"2025-04-13T19:47:19","guid":{"rendered":"https:\/\/colline3.house\/?p=107"},"modified":"2025-04-13T22:04:28","modified_gmt":"2025-04-13T20:04:28","slug":"gallussense-machine-learning-audio-streaming-et-cocoricos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/colline3.house\/?p=107","title":{"rendered":"GallusSense: machine learning, audio streaming\u2026 et cocoricos"},"content":{"rendered":"\n

\ud83d\udc47 English version<\/a><\/p>\n\n\n\n

Dans la s\u00e9rie des projets domotiques un peu atypiques, en voici un qui m\u00eale machine learning, streaming audio et gallinac\u00e9s<\/strong> : GallusSense<\/strong>, un syst\u00e8me que j\u2019ai d\u00e9velopp\u00e9 pour d\u00e9tecter en temps r\u00e9el les chants de coq.<\/p>\n\n\n\n

Pourquoi ?<\/p>\n\n\n\n

Les coqs de notre quartier ont un certain succ\u00e8s dans le voisinage ! J\u2019ai eu envie de comptabiliser<\/strong> leurs cris, juste pour le plaisir, et de voir s\u2019il \u00e9tait possible d\u2019en tirer des statistiques int\u00e9ressantes : heures de chant, fr\u00e9quence, intensit\u00e9\u2026<\/p>\n\n\n\n

Premi\u00e8re approche : BirdNET-Pi<\/p>\n\n\n\n

Ma premi\u00e8re id\u00e9e a \u00e9t\u00e9 d\u2019utiliser BirdNET-Pi<\/strong><\/a>, un projet open-source tr\u00e8s complet bas\u00e9 sur le mod\u00e8le BirdNET d\u00e9velopp\u00e9 par l\u2019universit\u00e9 de Cornell. Il permet de d\u00e9tecter et classifier automatiquement les chants d\u2019oiseaux \u00e0 partir de flux audio.<\/p>\n\n\n\n

\ud83e\udde9 J\u2019ai opt\u00e9 pour la version Docker<\/strong><\/a> (plus rapide \u00e0 d\u00e9ployer sur mon homelab que l\u2019image RPi bare metal), en utilisant un flux RTSP<\/strong> provenant d\u2019une cam\u00e9ra IP Reolink<\/strong> install\u00e9e dans le jardin.<\/p>\n\n\n\n

Adapter BirdNET pour un coq domestique<\/h4>\n\n\n\n

Le coq domestique<\/strong> est une sous-esp\u00e8ce du coq bankiva, appel\u00e9e Gallus gallus domesticus<\/em>. BirdNET s\u2019appuie sur une base de donn\u00e9es ax\u00e9e sur les esp\u00e8ces sauvages<\/strong>, et ne distingue pas clairement entre Gallus gallus<\/em> (le coq bankiva d\u2019Asie du Sud-Est) et sa version domestiqu\u00e9e que l\u2019on conna\u00eet dans nos campagnes.<\/p>\n\n\n\n

R\u00e9sultat : comme BirdNET suppose que Gallus gallus<\/em> est un oiseau sauvage rare en Belgique<\/strong>, il a tendance \u00e0 rejeter<\/strong> ce type de d\u00e9tection par d\u00e9faut \u2014 m\u00eame si un coq bien r\u00e9el (Gallus gallus domesticus<\/em>) chante \u00e0 plein poumon dans le quartier.<\/p>\n\n\n\n

Pour obtenir des r\u00e9sultats r\u00e9ellement exploitables, j\u2019ai d\u00fb ajuster deux param\u00e8tres cl\u00e9s<\/strong> dans BirdNET-Pi :<\/p>\n\n\n\n