ClapTrap est un add-on puissant pour Home Assistant qui permet la détection d'applaudissements en temps réel 👏 à partir de diverses sources audio 🎤. Il s'appuie sur l'IA 🤖 et le modèle YAMNet pour offrir une reconnaissance audio précise et rapide, tout en prenant en charge des intégrations personnalisées via des webhooks 🌐.
- 🔊 Détection des sons : Reconnaît les applaudissements à partir de microphones locaux, flux RTSP 📹 ou sources VBAN 🌐.
- 🔗 Webhook configurable : Envoie une notification aux URL définies lorsqu'un événement est détecté.
- 🖥️ Interface intuitive : Configuration facile des paramètres audio et des webhooks.
- ⚡ Support multi-sources : Gère plusieurs flux simultanément avec des réglages indépendants.
- 🏠 Home Assistant x86 installé
- Ouvrez Home Assistant et allez dans Paramètres > Add-ons, Backups & Supervisor > Add-on Store.
- Cliquez sur Menu (⋮) > Dépôt et ajoutez l'URL de votre dépôt GitHub contenant cet add-on.
- Recherchez ClapTrap dans l'Add-on Store.
- Cliquez sur Installer 🛠️, (ATTENTION la compilation peut prendre plusieurs minutes), puis sur Démarrer
▶️ .
- Configurez vos sources audio 🎙️ et les webhooks associés selon vos besoins directement dans l'interface web de l'add-on 🌐.
- Accédez à l'interface de gestion via l'interface web dans l'add-on Home Assistant 🏠.
- Configurez les paramètres audio :
- Sources : Sélectionnez vos microphones 🎤, flux RTSP 📹 ou sources VBAN 🌐.
- Paramètres de détection : Ajustez le seuil de sensibilité 📈 et les délais entre détections ⏱️.
- Webhooks : Définissez les URL 🌍 qui recevront les notifications.
- Cliquez sur Démarrer la détection
▶️ pour lancer le service. - Visualisez les détections en temps réel 👀 et recevez les événements sur vos webhooks configurés 🔔.
- 🎙️ Sources audio :
- Microphone local 🎤
- Flux RTSP 📹
- Sources VBAN 🌐
- 🔗 Webhook URL : Obligatoire, commence par
http://
ouhttps://
. - 📈 Seuil de détection : Valeur entre 0 et 1 (par défaut : 0.5).
- ⏱️ Délai entre détections : Temps minimum en secondes (par défaut : 2).
Vous souhaitez contribuer ? 🛠️ Consultez le fichier DEV_BOOK.md
📘 pour en savoir plus sur la structure du projet et les étapes de développement.
Big thanks to @korben qui a entierement developpé le systeme de reconnaisance en Python.
Si vous rencontrez des problèmes, consultez la documentation complète dans DOCUMENTATION.md
📖 ou ouvrez une issue sur le dépôt GitHub 🐙.