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J'aime bien [râler](/termes/rant/).
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Et j'ai râlé sur le [Rapsberry Pi 4](/blog/2021/02/28/rant-raspberry-pi-4/).
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J'ai aussi râlé sur [Hugo](/blog/2022/02/12/rant-hugo-et-tailwind/), et c'est ce qui m'a valu la visite d'[@Arnob](https://matrix.to/#/@arnob79:matrix.org) sur [mon salon Matrix](/pages/contact/).
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En fouillant un peu [son blog](https://arnauld.org/blog/), je suis tombé sur [BirdNET-Pi](https://arnauld.org/blog/posts/birdnetpi/).
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Un Raspberry Pi 4B, un micro, un peu d'IA, et on peut déterminer quels oiseaux chantent dans son jardin !
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Pour la petite histoire, j'envisageais de mettre un micro sur [ma station météo](/blog/2022/02/14/la-station-meteo-parfaite/) histoire de jouer un peu avec l'analyse spectrale et, pourquoi pas, de l'IA pour de la reconnaissance de sons.
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L'idée initiale était d'équiper le futur micro-contrôleur d'un simple micro electret, et d'envoyer le flux audio à mon serveur principal pour le "traiter".
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Là, avec [BirdNET-Pi](https://www.birdweather.com/birdnetpi), le "traitement" se fait directement sur le Pi4.
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En arrière boutique, c'est [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/) qui est utilisé pour reconnaître le chant des oiseaux et déterminer leur espèce.
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Bon, apparemment, la version de BirdNET utilisée par BirdNET-Pi [est obsolète](https://github.com/mcguirepr89/BirdNET-Pi#introduction), mais ça constitue un bon point d'entrée.
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Mais commençons par le début.
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## Configuration
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J'utilise un Raspberry Pi 4B avec 2G de mémoire, et une carte micro-SD Sandisk de 128G.
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Comme suggéré par BirdNET-Pi, je l'ai doté d'une [carte son USB UGREEN](https://www.amazon.fr/dp/B087T5H3MQ).
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Pour le micro, c'était un peu plus compliqué de choisir.
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Pour le coup, ma principale contrainte était le budget.
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Je suis donc parti sur un [Boya BY-MM1](https://www.amazon.fr/dp/B07175JZ27).
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En vrai, je l'ai pris parce que la moumoutte me plaît bien...
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Bon je sais, c'est pas très pro comme processus de sélection, mais je peux toujours passer à quelque chose de mieux quand j'aurai de nouveau un peu de budget, si jamais celui-ci ne me donne pas satisfaction.
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Il fallait surtout qu'il dispose d'un connecteur jack TRRS, afin d'être supporté par la carte son USB.
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Pour la partie technique, ça peut rapidement devenir compliqué à mesure qu'on veut monter en gamme.
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Pour l'heure, je ne cherche pas à en faire une activité professionnelle.
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Comme tout ce que je fais, c'est du hobby.
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Mais des éléments comme la longeur des câbles, l'impédance, le gain, la technologie du micro, la bonette, etc., entrent en jeu quand on cherche à en avoir un véritable usage scientifique.
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Et évidemment, on n'a rien sans rien : plus on paye cher, meilleur sera le matériel.
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En outre, avoir un microphone pro sur une carte son à 15€ n'a pas vraiment de sens.
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Mais un vrai DAC avec tout ce que ça implique d'électronique de traitement du signal n'est pas donné non plus.
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Enfin, je fais aussi avec mes contraintes environnementales : pas question, pour le moment, de me lancer dans une installation waterproof sur batterie et panneau solaire.
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Le micro sera installé sous le toit de la véranda, ce qui présente l'intérêt de le protéger de la pluie et du vent, mais l'inconvénient d'être couvert.
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Donc je fais des compromis.
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On verra après pour monter en gamme si vraiment j'en ressens l'envie.
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## Raspberry Pi OS
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Ça faisait des années que je n'avais pas mis les mains sur cet OS, donc j'ai fait ce que je fais d'habitude :
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```shell {class=not-prose,linenos=false}
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touch ssh
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nano wpa_supplicant.conf
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```
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Pour rajouter ma config wifi, je mets le Pi en place, je le boot, je le vois, j'essaye de me connecter :
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```shell {class=not-prose,linenos=false}
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ssh pi@10.10.255.50
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```
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Merde, marche pas...
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J'aurai dû [lire la doc](https://www.raspberrypi.com/documentation/computers/configuration.html#configuring-a-user)...
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Bien pour la sécurité : l'utilisateur `pi` n'est plus créé par défaut : il faut ajouter un fichier `userconf.txt` pour une installation *headless*.
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Je me fais pas chier : j'éteins le Pi, sors la carte SD, refait ma manip, ajoute le fichier, démarre et teste ssh : tout roule.
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On passe à BirdNET-Pi.
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## BirdNET-Pi
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Du côté des bonnes choses : on lance le script, tout s'installe tout seul, ça redémarre, ça marche.
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C'est fluide, pas d'erreur, pas de bidouille.
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Tout s'installe sans intervention, et l'appli est directement accessible depuis le navigateur.
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Pour un truc aussi "lourd", je suis agréablement surpris.
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Du côté des choses moins bonnes, je suis un peu embêté par 2-3 trucs relativement anodins, comme le renommage de la machine, la modification du prompt, ce genre de choses.
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J'aurais apprécié que le script d'installation ne touche pas à ces détails parce qu'en dehors de rajouter des éléments au `PATH`, il n'y a pas de raison de faire ces changements.
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C'est d'autant plus embêtant que le script d'install est relativement complexe et éclaté en plusieurs fichiers.
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Du point de vue du développeur, c'est très bien (c'est propre et tout), mais je ne peux pas le lire en diagonale pour voir ce qu'il fait (et pourquoi).
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Mais c'est vraiment une remarque mineure : tout fonctionne après une ligne de commande et sans bidouillage.
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Que demander de plus ?
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Surtout que la configuration de l'application semble assez exhaustive, et les possibilités nombreuses.
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Ça semble très bien foutu, et il me tarde d'avoir mes premiers résultats !
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## Son
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Le premier test consiste évidemment à s'assurer de la qualité de la captation.
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Je n'ai pas vraiment de point de comparaison, mais je suis assez satisfait.
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J'ignore vraiment ce que donnerait le son capté par un matériel moins abordable, mais je suis satisfait.
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Et d'ailleurs, BirdNET-Pi m'a déjà détecté quelques espèces (dont j'ai pu confirmer visuellement la présence).
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<x-attachment ref="lLgMhQ" />
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<x-attachment ref="pMWFOQ" />
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<x-attachment ref="giHuWL" />
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<x-attachment ref="Rz7pM4" />
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## Qualité de détection
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J'ai quelques reproches à faire.
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Le plus embêtant : mes poules sont détectées comme des petits-ducs ou comme des hulottes.
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Même le chant du coq voisin n'est pas correctement détecté, même quand on n'entend que lui.
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Ensuite, comme précisé en intro (et sur la page github du projet), les modèles utilisés pour la détection sont obsolètes.
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Je dois donc faire une croix (pour le moment) sur la détection du chien, des chats, des chèvres et d'autres bruits environnementaux.
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J'aurais apprécié pouvoir indiquer à l'application qu'une détection particulière correspond à une autre espèce que celle sélectionnée par l'application.
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Enfin, je ne sais pas si ça serait faisable, mais il aurait été utile de pouvoir d'étendre les modèles fournis par défaut.
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Je n'y connais rien en IA : je ne sais pas si l'application dépend de modèles particuliers créés pour elle, ou si les modèles sont agnostiques.
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## Ergonomie
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Bon, comme souvent dans les applis un peu scientifiques, le HTML/CSS/Javascript sont mal branlés (des iframes 😱) et le résultat est assez moche.
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Mais au moins, ça existe.
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Au moins, j'ai une interface web qui m'évite de trimbaler un écran et un clavier à l'extérieur.
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Il y a quelques outils externes intégrés, comme [phpSysInfo](https://phpsysinfo.github.io/phpsysinfo/) pour garder un oeil sur l'état du Raspberry Pi, un émulateur de terminal, [adminer](https://www.adminer.org/) pour inspecter la base SQLite, un explorateur de fichiers, etc.
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Tous ces outils sont dispensables pour quelqu'un qui maîtrise GNU-Linux, mais je respecte leur présence qui sera utile aux autres, ou simplement pour faciliter un peu le quotidien.
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## Conclusion
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Bon, déjà merci à @Arnob pour m'avoir fait découvrir BirdNET-Pi.
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Ça me permet d'utiliser un Pi4 qui prenait la poussière, et de m'initier à l'analyse audio environnementale.
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C'est ce que je voulais faire avec ma station météo (ou conjointement), et je cherchais un side-project pas trop chiant ni coûteux.
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Donc c'est un carton plein.
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Maintenant que j'ai une idée de ce qui peut être fait, je veux aller plus loin.
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J'ai quelques idées pour la suite :
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- remplacer le Pi4 par un Pi 0W moins énergivore (oui, du coup le Pi4 retrouvera son placard...)
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- streamer l'audio vers mon serveur principal
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- faire l'analyse sur mon serveur principal
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- rajouter une caméra (qui ne filmera pas forcément les oiseaux détectés - ça serait intéressant mais beaucoup trop compliqué et inabordable, mais j'imagine qu'il y aurait un système PTZ avec triangulation en fonction de micros stéréoscopiques ou quelque chose du genre)
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De cette façon, j'arriverai peut-être à faire des analyses plus détaillées et plus efficaces qu'avec les modèles obsolètes de BirdNET-Pi.
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Comprenez-moi bien : je critique certains aspects de BirdNET-Pi mais ces critiques ne sont pas négatives.
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Le projet est utile, intéressant, abouti, et avec du meilleur matériel audio, j'obtiendrai logiquement de meilleurs résultats.
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Son existence est importante, et permet de découvrir son environnement du point de vue de l'ornithologie.
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L'obsolescence dont je parle concerne simplement le fait que les derniers modèles d'entrainement incluent des espèces non-aviaires, mais si on reste focalisé sur les oiseaux, BirdNET-Pi fait du très bon travail.
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Mais en ce qui me concerne, je veux toujours aller plus loin.
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Je veux qu'un tel système soit capable de détecter davantage que des oiseaux dans le spectre sonore.
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À vrai dire, si j'en ai la possibilité un jour, j'aimerais pouvoir analyser les infrasons et les ultrasons en plus de la plage couverte par un micro "classique".
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Du coup, BirdNET-Pi est, pour moi, une - excellente - introduction.
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Une étape vers quelque chose de plus vaste.
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