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+# Inn Sounds Experiment
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+## Überblick
+Das Projekt **inn_sounds_experiment** untersucht Klangmuster unter einer Brücke. Ziel ist die Erfassung, Analyse und Korrelation akustischer Signaturen mithilfe von Python-basierten Skripten und KI-gestützten Verfahren. Die Ergebnisse werden sowohl in Echtzeit analysiert als auch in CSV-Formaten exportiert.
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+**Link zum Artikel:** [https://donau2space.de/echo-unter-der-innbruecke-ki-hoert-den-inn-fluestern/](https://donau2space.de/echo-unter-der-innbruecke-ki-hoert-den-inn-fluestern/)
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+**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/inn_sounds_experiment](https://git.donau2space.de/Mika/inn_sounds_experiment)
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+### Hinweis
+Alle Inhalte wurden per KI generiert.
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+Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich auf eigenes Risiko. Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.
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+## Inhalt des Repositories
+Das Repository enthält Python-Skripte zur Datenaufnahme und -analyse sowie ein Exportmodul zur Datenbereitstellung.
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+### Artefakte
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+#### 1. inn_listen
+- **Art:** python_script  
+- **Zielplattform:** Linux Userspace  
+- **Sprache:** Python  
+- **Beschreibung:** Erfasst Audiodaten über Mikrofone und führt Echtzeitanalyse durch.  
+- **API-Funktionen:**  
+  - `start_stream(mic_type, gain, fft_size)`: Startet Audioaufnahme mit FFT-Verarbeitung und Logging.  
+  - `notch_filter(signal, freq, Q)`: Filtert unerwünschte Frequenzen aus dem Signal.  
+- **Datenstrukturen:**  
+  - `audio_data (JSON)`: timestamp, frequency, amplitude, pattern.
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+#### 2. data_analysis
+- **Art:** python_script  
+- **Zielplattform:** Linux Userspace  
+- **Sprache:** Python  
+- **Beschreibung:** Analysiert aufgezeichnete Audiodaten zur Identifikation von Klangmustern und deren Korrelation.  
+- **API-Funktionen:**  
+  - `analyze_patterns(audio_data)`: Erkennt wiederkehrende Muster und verknüpft sie mit korrelativen Eigenschaften.  
+- **Datenstrukturen:**  
+  - `pattern_report (JSON)`: pattern_name, frequency, correlation, comments.
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+#### 3. data_export
+- **Art:** csv_dataset  
+- **Zielplattform:** gemischt  
+- **Sprache:** CSV  
+- **Beschreibung:** Exportiert Audiodaten und Ergebnisse als CSV für externe Analysen.  
+- **API-Funktionen:**  
+  - `export_to_csv(audio_data, file_path)`: Speichert Daten strukturiert im CSV-Format.  
+- **Datenstrukturen:**  
+  - `export_data (CSV)`: timestamp, frequency, amplitude, pattern.
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+## Installation & Nutzung
+1. **Voraussetzungen:** Python ≥ 3.9, NumPy, SciPy, pandas, sounddevice.
+2. **Installation:**  
+   ```bash
+   git clone https://git.donau2space.de/Mika/inn_sounds_experiment
+   cd inn_sounds_experiment
+   pip install -r requirements.txt
+   ```
+3. **Start der Audioaufnahme:**  
+   ```bash
+   python inn_listen.py --mic_type=usb --gain=4 --fft_size=2048
+   ```
+4. **Analyse:**  
+   ```bash
+   python data_analysis.py --input=data/audio_session.json --output=data/pattern_report.json
+   ```
+5. **Export:**  
+   ```bash
+   python -m data_export --input=data/pattern_report.json --file_path=output/report.csv
+   ```
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+## Typische Use-Cases
+- Erfassen und Speichern von Audiodaten unter Feldbedingungen.  
+- Echtzeitanalyse akustischer Strukturen mit KI-gestützter Signalverarbeitung.  
+- Export von Analyseergebnissen für Forschung und Statistik.  
+- Vergleich und Visualisierung von Klangmustern in wissenschaftlichen Arbeiten.  
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+## Struktur & Erweiterbarkeit
+- **inn_listen.py:** Aufnahme- und Signalverarbeitung.  
+- **data_analysis.py:** Mustererkennung und statistische Auswertung.  
+- **data_export.py:** CSV-Exportmodul.  
+- Erweiterbar durch: zusätzliche Filter, neuronale Klassifikationsalgorithmen, visuelle Pattern-Darstellung.
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+## Lizenz
+Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.
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+Alle Inhalte sind automatisch generiert. Verwendung und Weiterentwicklung erfolgen auf eigene Verantwortung.