[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-woheller69--whoBIRD":3,"tool-woheller69--whoBIRD":65},[4,23,32,40,48,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":22},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,2,"2026-04-05T10:45:23",[13,14,15,16,17,18,19,20,21],"图像","数据工具","视频","插件","Agent","其他","语言模型","开发框架","音频","ready",{"id":24,"name":25,"github_repo":26,"description_zh":27,"stars":28,"difficulty_score":29,"last_commit_at":30,"category_tags":31,"status":22},4128,"GPT-SoVITS","RVC-Boss\u002FGPT-SoVITS","GPT-SoVITS 是一款强大的开源语音合成与声音克隆工具，旨在让用户仅需极少量的音频数据即可训练出高质量的个性化语音模型。它核心解决了传统语音合成技术依赖海量录音数据、门槛高且成本大的痛点，实现了“零样本”和“少样本”的快速建模：用户只需提供 5 秒参考音频即可即时生成语音，或使用 1 分钟数据进行微调，从而获得高度逼真且相似度极佳的声音效果。\n\n该工具特别适合内容创作者、独立开发者、研究人员以及希望为角色配音的普通用户使用。其内置的友好 WebUI 界面集成了人声伴奏分离、自动数据集切片、中文语音识别及文本标注等辅助功能，极大地降低了数据准备和模型训练的技术门槛，让非专业人士也能轻松上手。\n\n在技术亮点方面，GPT-SoVITS 不仅支持中、英、日、韩、粤语等多语言跨语种合成，还具备卓越的推理速度，在主流显卡上可实现实时甚至超实时的生成效率。无论是需要快速制作视频配音，还是进行多语言语音交互研究，GPT-SoVITS 都能以极低的数据成本提供专业级的语音合成体验。",56375,3,"2026-04-05T22:15:46",[21],{"id":33,"name":34,"github_repo":35,"description_zh":36,"stars":37,"difficulty_score":29,"last_commit_at":38,"category_tags":39,"status":22},2863,"TTS","coqui-ai\u002FTTS","🐸TTS 是一款功能强大的深度学习文本转语音（Text-to-Speech）开源库，旨在将文字自然流畅地转化为逼真的人声。它解决了传统语音合成技术中声音机械生硬、多语言支持不足以及定制门槛高等痛点，让高质量的语音生成变得触手可及。\n\n无论是希望快速集成语音功能的开发者，还是致力于探索前沿算法的研究人员，亦或是需要定制专属声音的数据科学家，🐸TTS 都能提供得力支持。它不仅预置了覆盖全球 1100 多种语言的训练模型，让用户能够即刻上手，还提供了完善的工具链，支持用户利用自有数据训练新模型或对现有模型进行微调，轻松实现特定风格的声音克隆。\n\n在技术亮点方面，🐸TTS 表现卓越。其最新的 ⓍTTSv2 模型支持 16 种语言，并在整体性能上大幅提升，实现了低于 200 毫秒的超低延迟流式输出，极大提升了实时交互体验。此外，它还无缝集成了 🐶Bark、🐢Tortoise 等社区热门模型，并支持调用上千个 Fairseq 模型，展现了极强的兼容性与扩展性。配合丰富的数据集分析与整理工具，🐸TTS 已成为科研与生产环境中备受信赖的语音合成解决方案。",44971,"2026-04-03T14:47:02",[21,20,13],{"id":41,"name":42,"github_repo":43,"description_zh":44,"stars":45,"difficulty_score":29,"last_commit_at":46,"category_tags":47,"status":22},2375,"LocalAI","mudler\u002FLocalAI","LocalAI 是一款开源的本地人工智能引擎，旨在让用户在任意硬件上轻松运行各类 AI 模型，包括大语言模型、图像生成、语音识别及视频处理等。它的核心优势在于彻底打破了高性能计算的门槛，无需昂贵的专用 GPU，仅凭普通 CPU 或常见的消费级显卡（如 NVIDIA、AMD、Intel 及 Apple Silicon）即可部署和运行复杂的 AI 任务。\n\n对于担心数据隐私的用户而言，LocalAI 提供了“隐私优先”的解决方案，确保所有数据处理均在本地基础设施内完成，无需上传至云端。同时，它完美兼容 OpenAI、Anthropic 等主流 API 接口，这意味着开发者可以无缝迁移现有应用，直接利用本地资源替代云服务，既降低了成本又提升了可控性。\n\nLocalAI 内置了超过 35 种后端支持（如 llama.cpp、vLLM、Whisper 等），并集成了自主 AI 代理、工具调用及检索增强生成（RAG）等高级功能，且具备多用户管理与权限控制能力。无论是希望保护敏感数据的企业开发者、进行算法实验的研究人员，还是想要在个人电脑上体验最新 AI 技术的极客玩家，都能通过 LocalAI 获",44782,"2026-04-02T22:14:26",[13,21,19,17,20,14,16],{"id":49,"name":50,"github_repo":51,"description_zh":52,"stars":53,"difficulty_score":29,"last_commit_at":54,"category_tags":55,"status":22},3108,"bark","suno-ai\u002Fbark","Bark 是由 Suno 推出的开源生成式音频模型，能够根据文本提示创造出高度逼真的多语言语音、音乐、背景噪音及简单音效。与传统仅能朗读文字的语音合成工具不同，Bark 基于 Transformer 架构，不仅能模拟说话，还能生成笑声、叹息、哭泣等非语言声音，甚至能处理带有情感色彩和语气停顿的复杂文本，极大地丰富了音频表达的可能性。\n\n它主要解决了传统语音合成声音机械、缺乏情感以及无法生成非语音类音效的痛点，让创作者能通过简单的文字描述获得生动自然的音频素材。无论是需要为视频配音的内容创作者、探索多模态生成的研究人员，还是希望快速原型设计的开发者，都能从中受益。普通用户也可通过集成的演示页面轻松体验其神奇效果。\n\n技术亮点方面，Bark 支持商业使用（MIT 许可），并在近期更新中实现了显著的推理速度提升，同时提供了适配低显存 GPU 的版本，降低了使用门槛。此外，社区还建立了丰富的提示词库，帮助用户更好地驾驭模型生成特定风格的声音。只需几行 Python 代码，即可将创意文本转化为高质量音频，是连接文字与声音世界的强大桥梁。",39067,"2026-04-04T03:33:35",[21],{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":62,"last_commit_at":63,"category_tags":64,"status":22},3788,"airi","moeru-ai\u002Fairi","airi 是一款开源的本地化 AI 伴侣项目，旨在将虚拟角色（如“二次元老婆”或赛博生命）带入用户的现实世界。它的核心目标是复刻并超越知名 AI 主播 Neuro-sama 的能力，让用户能够拥有完全自主掌控、可私有化部署的智能伙伴。\n\nairi 主要解决了用户对高度定制化、具备情感交互能力且数据隐私安全的 AI 角色的需求。不同于依赖云端服务的通用助手，airi 允许用户在本地运行，不仅保护了对话隐私，还赋予了用户定义角色性格与灵魂的自由。它支持实时语音聊天，甚至能直接参与《我的世界》（Minecraft）和《异星工厂》（Factorio）等游戏，实现了从单纯对话到共同娱乐的跨越。\n\n这款工具非常适合喜爱虚拟角色的普通用户、希望搭建个性化 AI 陪伴的技术爱好者，以及研究多模态交互的开发者。其独特的技术亮点在于跨平台支持（涵盖 Web、macOS 和 Windows）以及强大的游戏交互能力，让 AI 不仅能“说”，还能“玩”。通过容器化的灵魂设计，airi 为每个人创造专属数字生命提供了可能，让虚拟陪伴变得更加真实且触手可及。",37086,1,"2026-04-05T10:54:25",[19,21,17],{"id":66,"github_repo":67,"name":68,"description_en":69,"description_zh":70,"ai_summary_zh":70,"readme_en":71,"readme_zh":72,"quickstart_zh":73,"use_case_zh":74,"hero_image_url":75,"owner_login":76,"owner_name":77,"owner_avatar_url":78,"owner_bio":77,"owner_company":77,"owner_location":77,"owner_email":77,"owner_twitter":77,"owner_website":77,"owner_url":79,"languages":80,"stars":89,"forks":90,"last_commit_at":91,"license":92,"difficulty_score":62,"env_os":93,"env_gpu":94,"env_ram":95,"env_deps":96,"category_tags":104,"github_topics":105,"view_count":10,"oss_zip_url":77,"oss_zip_packed_at":77,"status":22,"created_at":111,"updated_at":112,"faqs":113,"releases":148},2972,"woheller69\u002FwhoBIRD","whoBIRD","Identify bird sounds in real time with this Android version of BirdNET. Bird sound recognition for more than 6,000 species worldwide. ","whoBIRD 是一款专为安卓设备打造的实时鸟类鸣声识别应用，堪称观鸟爱好者的随身智能助手。它基于先进的 BirdNET 项目构建，内置覆盖全球超过 6000 种鸟类的庞大数据库，能够精准识别各种独特的鸟鸣声。\n\n这款工具主要解决了用户在户外复杂环境中难以快速辨认鸟类品种的痛点。无论是深入森林还是驻足湖畔，whoBIRD 都能在不依赖网络连接的情况下，完全在本地设备上完成实时分析与识别，确保用户在无信号区域也能顺畅使用。此外，针对开发者身份验证政策变更可能导致的应用停用风险，whoBIRD 作为开源项目为用户提供了持续可用的替代方案。\n\nwhoBIRD 非常适合普通观鸟爱好者、自然摄影师以及生态研究人员使用。其技术亮点在于强大的离线处理能力与高度可定制的算法配置：用户可根据实际需求调整高通滤波器以过滤交通噪音，设置置信度阈值以减少误报，甚至启用加权元模型来更准确地捕捉迁徙鸟类的踪迹。应用还支持自动保存录音片段与显示鸟类图片，让每一次发现都更有据可查。只需简单安装，whoBIRD 即可开始工作，是您探索自然声音奥秘的可靠伙伴。"," ```\nGoogle has announced that, starting in 2026\u002F2027, all apps on certified Android devices\nwill require the developer to submit personal identity details directly to Google.\nSince the developers of this app do not agree to this requirement, this app will no longer \nwork on certified Android devices after that time.\n```\n\n\u003Cpre>Send a coffee to \nwoheller69@t-online.de \n\u003Ca href= \"https:\u002F\u002Fwww.paypal.com\u002Fsignin\">\u003Cimg  align=\"left\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_6d69a8fae2c0.png\">\u003C\u002Fa>\n\n  \nOr via this link (with fees)\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.paypal.com\u002Fdonate?hosted_button_id=XVXQ54LBLZ4AA\">\u003Cimg  align=\"left\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDonate%20with%20Debit%20or%20Credit%20Card-002991?style=plastic\">\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fpre>\n\n\n# whoBIRD - Identify bird sounds in real time\n\n[\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_dd60e3e7010b.jpeg\" height=\"255\"\u002F>](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fembed\u002FYYML_-e3yls) \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_32fa253b4795.png\" width=\"150\"\u002F> \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_ea4f3b1a0c5e.png\" width=\"150\"\u002F> \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_a2ee98a076ee.png\" width=\"150\"\u002F>\n\nIntroducing whoBIRD, the ultimate birding companion that can recognize birds by their sounds, anywhere in the world!\nPowered by the cutting-edge BirdNET project, whoBIRD boasts an extensive database of over 6,000 bird species worldwide.\nUsing advanced machine learning algorithms, this Android app can accurately identify birds based on their unique vocalizations.\n\nWhat's more, whoBIRD performs its magic in real time entirely on your device, without requiring an internet connection.\nThis means you can use it anytime, anywhere – whether you're deep in the forest or at the edge of a remote lake.\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.whobird\u002F\" target=\"_blank\">\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_3c28785de161.png\" alt=\"Get it on F-Droid\" height=\"80\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\n# Instructions\n## Getting Started\n\nAt first start the app will download the required BirdNET model files.\nOnce the app is installed simply open it and it will begin listening and analyzing.\n\n## Detection Notifications\n\nIf a bird is detected, its name will be briefly displayed. For a detailed list of all detections, navigate to the View tab.\nThere you can also backup, share, or delete the database containing your observations.\n\n## Customization Options\n\n**Ignore Date and Place**: Disable the meta model that checks if a bird can be present at your location at the current time. Useful when analyzing recordings from other locations.\n\n**Show Images**: When enabled, an image of the detected bird will be downloaded if the detection probability is high.\n\n**Audio Source**: Select the audio input that works best for your device. Typically, \"Unprocessed\" is the recommended choice. If using a USB microphone, select \"Microphone\".\n\n**High Pass Filter**: Filter out low frequencies to reduce background noise, such as traffic sounds. For example, a 200Hz filter can help minimize low-frequency noise.\n\n**Threshold**: Set the minimum probability required for a detection to be displayed. Be cautious when lowering the threshold, as it may lead to an increase in false detections.\n\n**Weighted Meta Model**: In addition to running the meta model for the current week and location, this version computes the meta model predictions for all weeks of the year at the same location. \nThe final result is a 50\u002F50 weighted average of:\n-The prediction for the current week, and\n-The maximum prediction across all weeks.\n\nThis approach improves detection of migratory birds, especially when they arrive earlier or leave later than the typical migration period.\n\n**Save .wav files**: Save a .wav file for each detection in Music directory. Recordings in this directory are not deleted by the app. Make sure to clean up on your own. Requires Android 12+.\n\nWARNING: This option may consume a lot of space in storage.\n\n**Language** On Android 13+ you can set the app language in Android app settings.\n\n## Contribute\n\nFor translations use https:\u002F\u002Ftoolate.othing.xyz\u002Fprojects\u002Fwhobird\u002F\n\n# License\nThis work is licensed under GPLv3, © woheller69\n\n- This app is built on the [BirdNET framework](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkahst\u002FBirdNET-Analyzer) by [**@kahst**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkahst), published under CC BY NC SA 4.0 license\n- At first start it downloads the BirdNet TFLite library from [whoBird-TFlite](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwoheller69\u002FwhoBIRD-TFlite), which is published under CC BY NC SA 4.0 license\n- Label files from BirdNET are used under GPL 3.0 with [permission from the author](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwoheller69\u002FwhoBIRD\u002Fissues\u002F1)\n- It uses code from [Tensorflow](https:\u002F\u002Fwww.tensorflow.org\u002Flite\u002Fexamples) examples, published under [Apache 2.0 license](https:\u002F\u002Fwww.apache.org\u002Flicenses\u002FLICENSE-2.0.html)\n- It uses Zip4j (https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsrikanth-lingala\u002Fzip4j) which is licensed under Apache License Version 2.0\n- It uses iirj (https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fberndporr\u002Fiirj) which is licensed under Apache License Version 2.0\n\n# OTHER APPS\n\n| **RadarWeather** | **Gas Prices** | **Smart Eggtimer** |\n|:---:|:---:|:---:|\n| [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_5fc412cb8223.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.weather\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_a87dbc4d7c11.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.spritpreise\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_eb50ffaec309.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.eggtimer\u002F) |\n| **Bubble** | **hEARtest** | **GPS Cockpit** |\n| [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_a773b2523405.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.level\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_da3f98577079.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.audiometry\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_77e3e9a7b898.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.gpscockpit\u002F) |\n| **Audio Analyzer** | **LavSeeker** | **TimeLapseCam** |\n| [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_20c5d83668b6.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.audio_analyzer_for_android\u002F) |[\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_62354a56fbaa.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.lavatories\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_0c4d134c5e30.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.TimeLapseCam\u002F) |\n| **Arity** | **Cirrus** | **solXpect** |\n| [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_8eff43d597dd.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.arity\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_6ff940c9069b.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.omweather\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_14f9d2678093.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.solxpect\u002F) |\n| **gptAssist** | **dumpSeeker** | **huggingAssist** |\n| [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_051a1732816b.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.gptassist\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_936e99efa0a5.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.dumpseeker\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_325bf3ddff74.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.hugassist\u002F) |\n| **FREE Browser** | **whoBIRD** | **PeakOrama** |\n| [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_ae95518346bd.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.browser\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_507f992e1ebf.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.whobird\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_b5334b1635b5.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.PeakOrama\u002F) |\n| **Whisper** | **Seamless** | **SherpaTTS** |\n| [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_127b80d31a02.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.whisper\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_90e7d151273d.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.seemless\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_c5e0f4bc4aa7.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.ttsengine\u002F) |\n\n","```\n谷歌宣布，自2026\u002F2027年起，在经过认证的安卓设备上运行的所有应用，\n开发者都必须直接向谷歌提交个人身份信息。\n由于本应用的开发者不同意这一要求，因此该应用在此之后将不再能在经过认证的安卓设备上运行。\n```\n\n\u003Cpre>请给 woheller69@t-online.de 送杯咖啡\n\u003Ca href= \"https:\u002F\u002Fwww.paypal.com\u002Fsignin\">\u003Cimg  align=\"left\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_6d69a8fae2c0.png\">\u003C\u002Fa>\n\n  \n或者通过此链接（需支付手续费）\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.paypal.com\u002Fdonate?hosted_button_id=XVXQ54LBLZ4AA\">\u003Cimg  align=\"left\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDonate%20with%20Debit%20or%20Credit%20Card-002991?style=plastic\">\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fpre>\n\n\n# whoBIRD - 实时识别鸟鸣声\n\n[\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_dd60e3e7010b.jpeg\" height=\"255\"\u002F>](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fembed\u002FYYML_-e3yls) \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_32fa253b4795.png\" width=\"150\"\u002F> \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_ea4f3b1a0c5e.png\" width=\"150\"\u002F> \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_a2ee98a076ee.png\" width=\"150\"\u002F>\n\n隆重推出 whoBIRD，这是一款终极观鸟伴侣，无论身处世界何地，都能通过鸟鸣识别鸟类！\nwhoBIRD 基于尖端的 BirdNET 项目，拥有覆盖全球超过 6,000 种鸟类的庞大数据库。\n借助先进的机器学习算法，这款安卓应用能够根据鸟类独特的叫声准确识别它们。\n\n更令人惊叹的是，whoBIRD 的实时识别功能完全在您的设备本地运行，无需连接互联网。\n这意味着您随时随地都可以使用它——无论是在茂密的森林深处，还是在偏远湖泊的岸边。\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.whobird\u002F\" target=\"_blank\">\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_3c28785de161.png\" alt=\"在 F-Droid 上获取\" height=\"80\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\n# 使用说明\n## 开始使用\n\n首次启动时，应用会下载所需的 BirdNET 模型文件。\n安装完成后，只需打开应用，它便会开始监听并进行分析。\n\n## 检测通知\n\n当检测到鸟类时，其名称会短暂显示。如需查看所有检测结果的详细列表，请前往“查看”选项卡。\n在这里，您还可以备份、分享或删除包含观测记录的数据库。\n\n## 自定义选项\n\n**忽略日期和地点**：禁用用于检查当前时间是否适合该鸟类出现的元模型。在分析其他地点的录音时非常有用。\n\n**显示图片**：启用后，若检测概率较高，将会下载所检测鸟类的图片。\n\n**音频源**：选择最适合您设备的音频输入。通常推荐使用“未处理”模式。若使用 USB 麦克风，则应选择“麦克风”。\n\n**高通滤波器**：过滤掉低频噪音，例如交通噪声。例如，200Hz 的滤波器可以帮助减少低频干扰。\n\n**阈值**：设置显示检测结果所需的最低概率。降低阈值时需谨慎，因为可能会增加误检的可能性。\n\n**加权元模型**：除了运行当前周及当前位置的元模型外，此版本还会计算同一地点全年各周的元模型预测结果。\n最终结果是以下两者的 50\u002F50 加权平均：\n- 当前周的预测；\n- 全年各周中的最高预测。\n\n这种方法有助于提高对候鸟的检测准确性，尤其是在它们比常规迁徙期提前到达或推迟离开的情况下。\n\n**保存 .wav 文件**：为每次检测保存一个 .wav 文件至音乐目录中。该目录中的录音不会被应用自动删除，需要用户自行清理。仅适用于 Android 12 及以上版本。\n\n警告：此选项可能会占用大量存储空间。\n\n**语言**：在 Android 13 及以上版本中，您可以在系统应用设置中更改应用的语言。\n\n## 贡献\n如需参与翻译，请访问 https:\u002F\u002Ftoolate.othing.xyz\u002Fprojects\u002Fwhobird\u002F\n\n# 许可证\n本作品采用 GPLv3 许可证，© woheller69\n\n- 本应用基于 [BirdNET 框架](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkahst\u002FBirdNET-Analyzer)，由 [**@kahst**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkahst) 开发，并以 CC BY NC SA 4.0 许可证发布。\n- 首次启动时，它会从 [whoBird-TFlite](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwoheller69\u002FwhoBIRD-TFlite) 下载 BirdNet TFLite 库，该库以 CC BY NC SA 4.0 许可证发布。\n- BirdNET 的标签文件在获得作者许可后，依据 GPL 3.0 许可证使用（参见 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwoheller69\u002FwhoBIRD\u002Fissues\u002F1）。\n- 本应用使用了来自 [Tensorflow](https:\u002F\u002Fwww.tensorflow.org\u002Flite\u002Fexamples) 示例的代码，这些示例以 Apache 2.0 许可证发布。\n- 本应用还使用了 Zip4j（https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsrikanth-lingala\u002Fzip4j），其许可证为 Apache 许可证第 2 版。\n- 此外，还使用了 iirj（https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fberndporr\u002Fiirj），其许可证同样为 Apache 许可证第 2 版。\n\n# 其他应用\n\n| **RadarWeather** | **Gas Prices** | **Smart Eggtimer** |\n|:---:|:---:|:---:|\n| [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_5fc412cb8223.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.weather\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_a87dbc4d7c11.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.spritpreise\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_eb50ffaec309.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.eggtimer\u002F) |\n| **Bubble** | **hEARtest** | **GPS Cockpit** |\n| [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_a773b2523405.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.level\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_da3f98577079.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.audiometry\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_77e3e9a7b898.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.gpscockpit\u002F) |\n| **Audio Analyzer** | **LavSeeker** | **TimeLapseCam** |\n| [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_20c5d83668b6.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.audio_analyzer_for_android\u002F) |[\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_62354a56fbaa.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.lavatories\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_0c4d134c5e30.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.TimeLapseCam\u002F) |\n| **Arity** | **Cirrus** | **solXpect** |\n| [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_8eff43d597dd.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.arity\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_6ff940c9069b.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.omweather\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_14f9d2678093.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.solxpect\u002F) |\n| **gptAssist** | **dumpSeeker** | **huggingAssist** |\n| [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_051a1732816b.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.gptassist\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_936e99efa0a5.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.dumpseeker\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_325bf3ddff74.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.hugassist\u002F) |\n| **FREE Browser** | **whoBIRD** | **PeakOrama** |\n| [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_ae95518346bd.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.browser\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_507f992e1ebf.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.whobird\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_b5334b1635b5.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.PeakOrama\u002F) |\n| **Whisper** | **Seamless** | **SherpaTTS** |\n| [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_127b80d31a02.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.whisper\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_90e7d151273d.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.seemless\u002F) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_readme_c5e0f4bc4aa7.png\" width=\"50\">](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.ttsengine\u002F) |","# whoBIRD 快速上手指南\n\nwhoBIRD 是一款基于 BirdNET 项目的 Android 开源应用，能够利用机器学习算法在离线状态下实时识别全球超过 6,000 种鸟类的鸣叫声。\n\n## 环境准备\n\n*   **操作系统**：Android 设备（推荐 Android 12 及以上版本以支持完整功能）。\n    *   *注意*：根据开发者声明，由于 Google 政策变更，该应用在 2026\u002F2027 年后可能无法在通过认证的 Android 设备上运行。\n*   **网络连接**：首次启动时需要下载 BirdNET 模型文件，后续识别过程完全离线，无需联网。\n*   **硬件权限**：需要授予麦克风权限以采集音频。若使用外接 USB 麦克风，请确保设备支持 OTG 功能。\n*   **存储空间**：建议预留至少 500MB 空间用于存放初始模型文件；若开启“保存 .wav 文件”功能，需额外预留充足空间。\n\n## 安装步骤\n\n本项目主要通过 F-Droid 分发，国内用户可直接访问 F-Droid 镜像源或官网下载安装包。\n\n### 方式一：通过 F-Droid 客户端安装（推荐）\n\n1.  确保设备已安装 [F-Droid](https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002F) 客户端。\n2.  在 F-Droid 中搜索 `whoBIRD` 或直接访问应用页面：\n    ```text\n    https:\u002F\u002Ff-droid.org\u002Fpackages\u002Forg.woheller69.whobird\u002F\n    ```\n3.  点击 \"Install\" 进行安装。\n\n### 方式二：手动安装 APK\n\n1.  从 F-Droid 仓库下载最新版本的 `.apk` 文件。\n2.  在 Android 设备上允许“安装未知应用”权限。\n3.  执行安装命令（如需通过 ADB 安装）：\n    ```bash\n    adb install org.woheller69.whobird.apk\n    ```\n\n## 基本使用\n\n### 1. 初始化与启动\n首次打开应用时，程序会自动下载所需的 BirdNET 模型文件。请耐心等待下载完成。\n下载完成后，应用将自动进入监听模式，开始分析周围环境声音。\n\n### 2. 查看识别结果\n*   **实时提示**：当检测到鸟类鸣叫时，鸟名会短暂显示在屏幕上。\n*   **详细记录**：点击底部导航栏的 **View** 标签页，可查看完整的检测历史列表。在此页面您可以备份、分享或删除观测数据库。\n\n### 3. 核心功能配置\n进入设置菜单，可根据实际需求调整以下参数以优化识别效果：\n\n*   **Audio Source (音频源)**：通常选择 `Unprocessed`。若连接了 USB 麦克风，请选择 `Microphone`。\n*   **High Pass Filter (高通滤波)**：建议设置为 `200Hz` 左右，以过滤交通噪音等低频背景音。\n*   **Threshold (阈值)**：设定显示的最低概率值。降低阈值会增加检出率，但也可能导致误报增多。\n*   **Ignore Date and Place (忽略日期和地点)**：若分析非当前所在地或时间的录音文件，请启用此项以关闭元数据模型限制。\n*   **Weighted Meta Model (加权元模型)**：启用后可结合全年预测数据，提高对迁徙鸟类的识别准确率。\n*   **Save .wav files**：启用后将把每次识别的音频保存至 `Music` 目录（需 Android 12+），请注意定期清理以防占用过多存储。\n\n### 4. 多语言支持\n对于 Android 13 及以上版本，可在系统设置的“应用语言”中单独为 whoBIRD 指定界面语言。","生态研究员小林在偏远湿地进行鸟类多样性调查时，需要实时记录并确认周围鸟类的种类。\n\n### 没有 whoBIRD 时\n- **依赖网络受限**：传统识别应用需联网查询云端数据库，在信号覆盖极差的深林或湖区完全无法使用。\n- **物种辨识困难**：仅凭肉眼观察或事后录音比对，难以区分外形相似但鸣叫声不同的候鸟，导致数据遗漏。\n- **人工记录低效**：必须手动记录时间、地点并猜测鸟名，不仅打断观测节奏，还容易因记忆模糊产生错误。\n- **背景噪音干扰**：风声、水流或交通噪音常掩盖微弱鸟鸣，缺乏滤波手段导致有效信息被淹没。\n\n### 使用 whoBIRD 后\n- **离线实时识别**：whoBIRD 利用内置的 BirdNET 模型在手机端离线运行，即使在无网络的湿地深处也能即时分析鸟鸣。\n- **精准物种锁定**：依托全球 6000+ 物种数据库，whoBIRD 能准确分辨迁徙期提前或延后的罕见鸟类，大幅提升数据完整性。\n- **自动化数据留存**：检测到目标后，whoBIRD 自动显示名称并可选保存 WAV 录音至本地，让研究员专注于观测而非记录。\n- **智能降噪过滤**：通过调节高通滤波器（如 200Hz），whoBIRD 有效剔除低频环境噪音，显著增强对微弱鸟鸣的捕捉能力。\n\nwhoBIRD 将专业的鸟类声学分析能力装入口袋，让科研人员在任何极端环境下都能获得实时、精准的生物多样性数据支持。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwoheller69_whoBIRD_dd60e3e7.jpg","woheller69",null,"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fwoheller69_83cd6a5e.png","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwoheller69",[81,85],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"Kotlin","#A97BFF",54,{"name":86,"color":87,"percentage":88},"Java","#b07219",46,800,41,"2026-04-01T11:20:47","GPL-3.0","Android","不需要（完全在设备本地运行，无需专用 GPU）","未说明",{"notes":97,"python":98,"dependencies":99},"这是一个 Android 应用程序，不是桌面端工具。首次启动时会自动下载 BirdNET 模型文件。支持离线实时识别鸟类声音。若开启保存 .wav 录音功能，需要 Android 12 及以上版本，且会占用大量存储空间。2026\u002F2027 年后可能无法在认证的 Android 设备上运行（因开发者拒绝向 Google 提交个人身份信息）。","不适用（原生 Android 应用）",[100,101,102,103],"BirdNET TFLite library","Tensorflow Lite","Zip4j","iirj",[21],[106,107,108,109,110],"android-app","artificial-intelligence","birding","birdnet","birdsong","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T07:16:10.417019",[114,119,124,129,134,139,144],{"id":115,"question_zh":116,"answer_zh":117,"source_url":118},13712,"为什么应用难以检测到鸟类声音，或者麦克风灵敏度不够？","您可以尝试手动调整高通滤波器（highpass）和阈值（threshold）。点击数值即可进行手动编辑。有用户反馈将灵敏度阈值设置为 5% 足以消除大部分虚假噪音（如走路声）。此外，建议在安静的室内环境（如有软家具的房间以减少回声）进行测试，并使用干净的鸟类录音混合背景噪音来对比不同过滤设置的效果。对于更高灵敏度需求，可以考虑使用外接 USB 麦克风或抛物面麦克风。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwoheller69\u002FwhoBIRD\u002Fissues\u002F45",{"id":120,"question_zh":121,"answer_zh":122,"source_url":123},13713,"分享（Share）功能失效或应用崩溃怎么办？","这通常是因为积累的检测数据量过大导致的。解决方法是点击界面右侧的垃圾桶图标（trash bin icon）清除旧的观测数据。清除数据后，分享功能即可恢复正常。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwoheller69\u002FwhoBIRD\u002Fissues\u002F31",{"id":125,"question_zh":126,"answer_zh":127,"source_url":128},13714,"如何将预测结果导出为 CSV 文件以便后续分析？","应用底部有两个按钮用于数据管理：\n1. **Share（分享）**：点击后会生成包含 CSV 数据的字符串。您可以选择将其发送到文件管理器保存为文件，或通过邮件发送到电脑。\n2. **Delete（删除）**：用于清除所有观测记录。\n\nCSV 中的第一条数据是自 1970 年 1 月 1 日以来的毫秒级 Unix 时间戳。若在 Excel 中查看，可使用公式 `=A1\u002F86400000+DATE(1970;1;1)` 将其转换为日期格式。之后您可以在 CSV 中根据需要应用过滤器筛选置信度。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwoheller69\u002FwhoBIRD\u002Fissues\u002F2",{"id":130,"question_zh":131,"answer_zh":132,"source_url":133},13715,"是否支持选择特定的音频源（如外部麦克风或立体声）？","目前应用尚未内置选择音频源（如蓝牙麦克风或特定内部麦克风路径）的选项。维护者表示如果没有开发者提交相关的拉取请求（PR）并进行测试，该功能暂时无法实现。建议用户在系统设置中检查是否有全局的音频路由设置可用。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwoheller69\u002FwhoBIRD\u002Fissues\u002F20",{"id":135,"question_zh":136,"answer_zh":137,"source_url":138},13716,"如何查看鸟类的详细信息或维基百科链接？","在检测结果列表中，点击“眼睛”图标（view activity）进入详情视图，那里提供了访问鸟类相关信息（如 eBird 页面）的入口。虽然默认可能显示英文页面，但您可以在打开的网页中切换语言（例如切换为法语）。注意：部分安卓系统可能在应用设置中不直接提供语言选项，需通过网页端切换。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwoheller69\u002FwhoBIRD\u002Fissues\u002F42",{"id":140,"question_zh":141,"answer_zh":142,"source_url":143},13717,"导出的地理位置数据精度太低（只有两位小数），如何获取精确的 GPS 坐标？","出于匿名提交数据的考虑，默认数据库中存储的位置坐标会被舍入到两位小数。目前应用内暂无直接开启“记录精确 GPS 位置”的开关选项。如果需要高精度数据进行地图绘制，建议关注后续版本更新，或者在导出数据后结合其他高精度日志进行修正。维护者意识到这一需求，但在当前版本中尚未提供直接解决方案。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwoheller69\u002FwhoBIRD\u002Fissues\u002F96",{"id":145,"question_zh":146,"answer_zh":147,"source_url":128},13718,"如何使用自定义训练的 BirdNET 模型？","您可以通过替换应用内的模型文件和标签文件来使用自定义模型。具体操作是将您训练好的 BirdNET 模型文件（.tflite）和标签文件（labels.txt）重命名为应用默认使用的文件名，并替换到应用的相应目录中。这样应用启动时就会加载您的自定义模型进行预测。",[149,154,159,164,169,174,179,184,189,194,199,204,209,214,219,224,229,234,239,244],{"id":150,"version":151,"summary_zh":152,"released_at":153},72609,"V5.1","翻译更新","2026-02-26T12:18:28",{"id":155,"version":156,"summary_zh":157,"released_at":158},72610,"V5.0","将 AU、NZ、IE、ZA 地区设置映射到 en_uk 标签。","2025-12-07T06:35:17",{"id":160,"version":161,"summary_zh":162,"released_at":163},72611,"V4.9","在新安装中使用新的元模型","2025-10-23T08:24:35",{"id":165,"version":166,"summary_zh":167,"released_at":168},72612,"V4.8","翻译\n显示弃用警告\n修复构建","2025-09-07T17:33:34",{"id":170,"version":171,"summary_zh":172,"released_at":173},72613,"V4.7","翻译\n显示弃用警告","2025-09-06T06:55:29",{"id":175,"version":176,"summary_zh":177,"released_at":178},72614,"V4.6","Android 15（SDK 35）更新\r\n蓝牙支持\r\n翻译\r\n错误修复","2025-08-01T07:16:39",{"id":180,"version":181,"summary_zh":182,"released_at":183},72615,"V4.5","从频谱图中选择范围\n翻译\n修复错误","2025-07-09T14:40:01",{"id":185,"version":186,"summary_zh":187,"released_at":188},72616,"V4.4","位置\u002F日期影响的滑块\n修复bug","2025-06-08T04:24:15",{"id":190,"version":191,"summary_zh":192,"released_at":193},72617,"V4.3","显示频谱图的选项\n改进了元模型权重\n将精确位置存储到数据库\nTensorFlow 库升级\n在导出的 ZIP 文件名中添加日期和时间\n布局更改\n翻译","2025-05-26T14:32:39",{"id":195,"version":196,"summary_zh":197,"released_at":198},72618,"V4.2","高对比度选项","2025-04-13T08:47:26",{"id":200,"version":201,"summary_zh":202,"released_at":203},72619,"V4.1","Simplified change of app language for Android 13+\r\nTranslations","2025-04-05T06:17:20",{"id":205,"version":206,"summary_zh":207,"released_at":208},72620,"V4.0","New A-Z bird info\r\nCode improvements","2025-03-22T05:05:05",{"id":210,"version":211,"summary_zh":212,"released_at":213},72621,"V3.9","Translations","2025-03-07T06:14:52",{"id":215,"version":216,"summary_zh":217,"released_at":218},72622,"V3.8","Italian translation\r\nOption: Record detections as .wav\r\nOption: Play notification sound","2025-02-03T07:59:02",{"id":220,"version":221,"summary_zh":222,"released_at":223},72623,"V3.7","Split Brazilian and Portuguese","2024-12-08T08:13:49",{"id":225,"version":226,"summary_zh":227,"released_at":228},72624,"V3.6","Support for Android 8\r\nAdditional \u002F updated 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