BANDE-Hamidou/animal_disease_audio_detection

VetiEcho IA — Détection IA des maladies animales par analyse audio. Identifie toux, détresse respiratoire et espèce (bovin, ovin, porcin, volaille) via YAMNet + TensorFlow Lite, avec triage clinique et recommandations pour l'élevage en Afrique de l'Ouest. Stack : Angular 19, Node.js/Express/Prisma/PostgreSQL, Django/DRF. # VetiEcho IA — Détection de maladies animales par analyse audio > **Detection of animal diseases and distress through sound analysis using AI.** > Système complet d'**intelligence artificielle** qui analyse les sons des élevages > (toux, détresse respiratoire, espèces bovines/ovines/porcines/volailles) pour aider > les éleveurs à détecter précocement les maladies animales en Afrique de l'Ouest. --- ## Sommaire 1. Présentation 2. Fonctionnalités 3. Architecture 4. Comment ça marche (le modèle IA) 5. Structure du projet 6. Prérequis 7. Installation & démarrage 8. API 9. Tests 10. Limitations 11. Licence --- ## Présentation **VetiEcho IA** est une plateforme open-source d'**aide au diagnostic vétérinaire précoce** basée sur l'**intelligence artificielle** et le **traitement automatique des sons animaux**. L'utilisateur (éleveur, technicien d'élevage ou vétérinaire) enregistre un son dans son exploitation — par téléphone, fichier audio ou lien YouTube — et le système identifie en quelques secondes les signes pathologiques : **toux animale**, **respiration anormale**, **détresse**, ainsi que l'**espèce** (bovins, ovins, porcins, volailles). Le cœur du système repose sur un **pipeline de traitement audio** : segmentation du signal en fenêtres d'une seconde, extraction d'embeddings par le modèle **YAMNet** (Google, TF Hub, pré-entraîné sur AudioSet), puis classification par un **classifieur TensorFlow Lite** fine-tuné sur 6 classes. Un **moteur de triage hybride** combine ensuite les signes cliniques saisis par l'éleveur (fièvre, écoulements, appétit, durée des symptômes) et les signes acoustiques (taux de toux, score de détresse, rumination) pour produire un **score de sévérité** et une **recommandation d'action** adaptée. Construit en **architecture 3 couches** — frontend **Angular 19** responsive (Tailwind CSS), API Gateway **Node.js/Express** avec **Prisma** et **PostgreSQL**, et micro-service IA **Django** avec **TensorFlow 2.17** et **librosa** — le …