AvesIoT/myiopsitta-monachus-audios

Dataset colaborativo de audios

Este repositorio contiene un conjunto de audios recolectados por un equipo de 4 personas, destinado a la creación de un dataset para entrenamiento de modelos de machine learning.

📁 Estructura del repositorio

• data/crudo/: Audios sin procesar. Inicialmente subir los audios en esta carpeta.
• data/train/: Audios para entrenar el modelo.
• data/test/: Audios para testear el modelo.
• data/validate/: Audios para validar el modelo.
• utils/: Script y archivos utiles.
• metadata/registros.csv: Archivo CSV con la descripción de cada audio.

🔄 Recomendaciones al subir archivos

• Formato: Preferir .flac (sin pérdida) o .mp3 (con pérdida pero más liviano) en lugar de .wav para ahorrar espacio.
• Compresión: Subir archivos individuales (no zipeados) para acceso directo desde datasets.load_dataset().
• Tamaño: Si los audios superan 50MB cada uno, activar Git LFS:

  git lfs track "*.flac" "*.mp3"
  

Requisitos

• Puede ser recomendable generar un venv, dejarlo en .gitignore

• Python 3.8+

• ffmpeg (instalación recomendada con brew install ffmpeg o sudo apt install ffmpeg)

Instalación de dependencias

pip install -r requirements.txt

# Correr interfaz de etiquetado

- pip install -r classify_requirements.txt
streamlit run audio_classifier.py

* ** En el .env poner INPUT_DIR = clips/conjunto_julio o INPUT_DIR = clips/conjunto_martin