3ème place, hackaton d'automatants.
On a juste utilisé le pretrain de bird aves pour les embeddings, puis rajouté une couche linéaire au bout puis découpé les audios en fenetres glissantes pour faire la prediction (presence ou non de l'oiseau voulu) dans ces fenetres.
On a ensuite utilisé merge_windows afin d'optimiser nos predictions pour l'evaluateur, comme notre modèle était assez moyen (peu de données train)
Comme on avait que 24h, une bonne partie du code a été écrit avec ChatGPT.