BirdNET-Analyzer

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BirdNET analyzer for scientific audio data processing.

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최종 버전 다운로드 (.zip)

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- FUNDING.yml
- extensions.json
- - __init__.py
  - __main__.py
  - cli.py
  - core.py
  - resume.py
- - __init__.py
  - __main__.py
  - cli.py
  - core.py
- - __init__.py
  - __main__.py
- - soundscape.wav
  - species_list.txt
- - __init__.py
  - __main__.py
  - analysis.py
  - embeddings.py
  - evaluation.py
  - localization.py
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  - zh_TW.json
- - __init__.py
  - __main__.py
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- - __init__.py
  - __main__.py
  - cli.py
  - core.py
  - custom_models.py
  - utils.py
- __init__.py
- audio.py
- cli.py
- config.py
- eBird_taxonomy_codes_2024E.json
- logs.py
- model.py
- model_utils.py
- params.py
- py.typed
- settings.py
- utils.py
- - BirdNET-Go-logo.webp
  - birdnet-icon.ico
  - birdnet-pi.png
  - birdnet-tiny-forge-logo.png
  - BirdNET_Guide-Introduction-NotebookLM.mp3
  - BirdNET_Guide-Segment_review-NotebookLM.mp3
  - BirdNET_Guide-Training-NotebookLM.mp3
  - birdnet_logo.png
  - birdnet_sigmoid_sensitivity_old_vs_new.html
  - birdnetlib.png
  - birdnetr-birdnetTools.png
  - birdnetr-logo.png
  - birdomatic.jpg
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  - ecosound-web_logo_large_white_on_black.png
  - faunanet_logo.png
  - gui.png
  - haikubox.png
  - logo_birdnet_big.png
  - Muuttolintujen-Kevät.png
  - ribbit.png
  - whobird.png
- - embeddings.rst
  - evaluation-tool.rst
  - segment-review.rst
  - species-lists.rst
  - training.rst
- - crop-modes.rst
  - segment-collection-mode.rst
  - sensitivity.rst
  - training-hyperparameters.rst
- - cli.rst
  - docker.rst
  - gui.rst
  - projects-map.rst
- best-practices.rst
- birdnet-tiny.rst
- birdnetr.rst
- breaking-changes.rst
- conf.py
- contribute.rst
- faq.rst
- implementation-details.rst
- index.rst
- installation.rst
- make.bat
- Makefile
- models.rst
- projects.html
- projects_data.js
- showroom.rst
- usage.rst
- - __init__.py
  - test_analyze.py
  - test_core_merge.py
  - test_resume.py
- - __init__.py
  - test_embeddings.py
- - __init__.py
  - test_process_data.py
- - __init__.py
  - test_download_progress.py
  - test_language.py
  - test_presets.py
  - test_sensitivity_slider.py
  - test_settings.py
  - test_state.py
- - __init__.py
  - test_search.py
  - test_utils.py
- - __init__.py
  - test_segments.py
  - test_utils.py
- - __init__.py
  - test_species.py
- - __init__.py
  - test_model.py
  - test_train.py
  - test_train_loading.py
- __init__.py
- data
- test_logs.py
- test_model_utils.py
- test_params.py
- test_utils.py
.dockerignore
.gitignore
.gitmodules
AGENTS.md
CLAUDE.md
CONTRIBUTING.md
Dockerfile
LICENSE
MANIFEST.in
pyproject.toml
README.md

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기

git clone https://github.com/birdnet-team/BirdNET-Analyzer

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd BirdNET-Analyzer

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. 공식 설치 스크립트

쉬움 추천

사전 준비물

Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.

pip install birdnet_analyzer

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

pip install "birdnet_analyzer[all]"

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

✅ 설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

3. Docker

쉬움

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.

docker build -t birdnet-analyzer .

Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.

docker run -p 8080:80 birdnet-analyzer

빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.

✅ 터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.

4. Python

쉬움

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).

pip install birdnet_analyzer

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

pip install "birdnet_analyzer[all]"

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.