AudioBat

About

Librería para procesar registros activos de llamadas de ecolocalización de murciélagos en ambientes con interferencia por ruido ultrasónico de origen antrópico.

Note

Este es un TP integrador para Ingeniería de Software II.¹

Instalación

Para acceder al servicio web visite: http://localhost:5000/

Descargar el repositorio:

docker pull ghcr.io/alejandroescobar264/audiobat:web

Correr el repo de github:

docker run -d -p 5000:5000 --name audiobat-web ghcr.io/alejandroescobar264/audiobat:web

Para instalar los requerimientos emplear el comando:

pip install -r requirements.txt

Warning

Para hacer andar las importaciones en VS Code se deben instalar los modulos con el comando: pip install -e .

Para eliminar cache de docker:

docker builder prune -a

Para construir el contenedor de docker:

docker build -t audiobat-web .

Para lanzar el contenedor en el puerto 5000

docker run -p 5000:5000 audiobat-web

CLI Service

Para subir archivos en el contenedor:

curl -X POST -F "audio_file=@/home/alejandro/Documentos/github_repos/AudioBat/Audio/Grabaciones/AR1/AR1ecAR1303712_20240918_012907.wav"  http://localhost:5000/upload_audio

Para descargar los resultados:

curl -X GET http://localhost:5000/download_results/AR1ecAR1303712_20240918_012907.wav --output /home/alejandro/Descargas/AR1ecAR1303712_20240918_012907.zip

Requerimientos

Para abordar este trabajo vamos a centrarnos en los requerimientos funcionales clave:

1. Procesamiento de Archivos de Audio y Preprocesamiento:

   • El sistema debe permitir la carga y procesamiento de archivos de audio en formato ".wav".
   • El sistema debe realizar preprocesamiento para eliminar ruido ultrasónico de origen abiótico.
   • El sistema debe poder mostrar una gráfica del archivo de audio en el tiempo.
   • El usuario debe poder seleccionar un determinado rango de tiempo en el que realizar los análisis

2. Generación de Espectrogramas y Visualización:

   • El sistema debe generar espectrogramas a partir de los archivos de audio procesados.
   • El sistema debe permitir guardar los espectrogramas en formatos de imagen estándar (PNG, JPEG).

3. Identificación Automática de Especies:

   • El sistema debe identificar automáticamente las especies de murciélagos presentes en los archivos de audio a partir de los patrones acústicos.
   • El sistema debe mostrar métricas clave por especie (frecuencia máxima, mínima, etc.).

4. Generación de Reportes:

   • El sistema debe generar reportes automáticos con los resultados del análisis de audio, identificando especies de murciélagos y tipos de llamadas.
   • Los reportes deben estar disponibles en formatos utilizables (PDF, CSV).

5. Acceso a través de red local

   • El modulo debe de poder usado como un servicio de la red local.
   • Debe poder enviarse un archivo y poder descargar los resultados.
   • Se debe implementar para desplegarse en un server.

Footnotes

1. Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Entre Ríos (FIUNER). ↩