Anadir deteccion de ladridos con el audio de la camara (Fase A)

- pet_audio.py: escucha del audio RTSP en un hilo propio con PyAV, remuestreo de 8 kHz a 16 kHz y YAMNet en ONNX sobre ventanas de 0.975 s con medio solape. Dispara por la clase Bark (mejor margen perro/gato que el grupo canino), con anti-repeticion y reconexion automatica.

- pet_common.py: utilidades compartidas de .env, construccion de la URL RTSP y enmascarado de credenciales, porque PyAV incluye la contrasena en el texto de sus excepciones.

- pet_speed.py: arranca la escucha de audio y la refleja en la linea de estadisticas.

- scripts/fetch_models.sh: descarga y verifica por SHA-256 el modelo YAMNet ONNX (16 MB).

- models/yamnet.onnx: el fichero versionado no era un modelo, sino una pagina HTML de GitHub. Se saca de git y pasa a descargarse con el script.

- Readme.md: seccion de audio, estado de la Fase A y ajuste de umbral.

.gitignore

@@ -13,3 +13,6 @@ wheels/
 # Logs del runtime Hailo (se regeneran en cada ejecución)
 hailort.log
 hailort.1.log
+
+# Modelos grandes: se descargan con scripts/fetch_models.sh
+models/*.onnx

Readme.md

@@ -5,7 +5,7 @@ Sistema de monitorización inteligente para mascotas utilizando aceleración por
 Placa: Raspberry Pi 5.
 Coprocesador IA: Raspberry Pi AI HAT (Hailo-8, 26 TOPS).
 Cámara: cámara IP TP-Link Tapo accesible por RTSP en la red local.
-Entrada de audio: Micrófono USB (pendiente de conectar).
+Entrada de audio: micrófono integrado de la propia cámara Tapo (viaja en el stream RTSP). No hace falta micrófono USB.
 
 > **Corrección respecto a la primera versión de este documento:** el módulo instalado identifica como Hailo-8, no Hailo-8L. Verificado con `hailortcli fw-control identify`:
 > ```
@@ -26,8 +26,10 @@ Paquetes del Sistema Instalados
 Se instalaron las utilidades de cámara, controladores del kernel y librerías dinámicas de audio requeridas por el sistema operativo:
 ```bash
 sudo apt update && sudo apt full-upgrade -y
-sudo apt install -y hailo-all rpicam-apps libportaudio2 portaudio19-dev libasound2-dev python3-picamera2
+sudo apt install -y hailo-all rpicam-apps libportaudio2 portaudio19-dev libasound2-dev python3-picamera2 python3-av
 ```
+
+> `python3-av` (PyAV) es imprescindible para el audio: OpenCV no sabe decodificar la pista de sonido del RTSP. Se instala a nivel de sistema y el venv lo ve gracias a `--system-site-packages`.
 Verificación de hardware
 NPU Hailo: `lspci` muestra el coprocesador Hailo Technologies y `hailortcli fw-control identify` responde con el firmware cargado.
 Cámara: `ffprobe -rtsp_transport tcp rtsp://usuario:clave@IP:554/stream2` debe describir un stream H.264.
@@ -50,6 +52,9 @@ CAMERA_PW=...
 # Opcionales:
 # CAMERA_STREAM=stream2              # stream1 | stream2
 # CAMERA_RTSP_URL=rtsp://...         # URL completa; tiene prioridad sobre lo anterior
+# PET_AUDIO=0                        # desactiva la escucha de ladridos
+# BARK_THRESHOLD=0.15                # umbral de la puntuación de Bark
+# BARK_COOLDOWN=15                   # segundos mínimos entre dos avisos de ladrido
 ```
 ---
 4. Entorno de Desarrollo Python (`uv`)
@@ -67,6 +72,12 @@ uv pip install sounddevice numpy scipy requests onnxruntime
 > **Nota:** `uv` vive en `~/.local/bin/uv` y no está en el PATH de sesiones SSH no interactivas; usa `bash -lc 'uv run ...'` o `~/.local/bin/uv run ...`.
 ---
 5. Estado Actual del Software
+El proyecto se reparte en tres módulos, más el script de descarga del modelo:
+- `pet_common.py`: carga del `.env`, construcción de la URL RTSP y enmascarado de credenciales.
+- `pet_speed.py`: visión por computador (vídeo + NPU Hailo). Es el punto de entrada.
+- `pet_audio.py`: detección de ladridos sobre el audio de la cámara.
+- `scripts/fetch_models.sh`: descarga y verifica (SHA-256) el modelo YAMNet.
+
 `pet_speed.py`: Script de visión artificial optimizado con aceleración por hardware que:
 - Lee el vídeo de la cámara Tapo por **RTSP en un hilo aparte** (`RtspVideoStream`), que se queda siempre con el fotograma más reciente y descarta los antiguos. Así no se acumula latencia si el análisis va más lento que la cámara.
 - Se **reconecta automáticamente** con retroceso exponencial (2 s → 30 s) si la cámara se cae, se reinicia o cambia de IP.
@@ -89,15 +100,35 @@ Ejecución:
 uv run pet_speed.py
 ```
 ---
-6. Próximos Pasos (Hoja de Ruta)
+6. Detección de Ladridos (audio de la cámara)
-Fase A: Integración de Audio (Ladridos y Sonidos)
+La cámara Tapo publica su micrófono dentro del mismo stream RTSP que el vídeo, así que **no hace falta micrófono USB**. El audio va en G.711 A-law, 8 kHz mono, pero el vídeo y el audio se piden en dos conexiones RTSP distintas (la cámara admite varias en paralelo), porque OpenCV no sabe decodificar sonido y hay que usar PyAV.
-Conectar el micrófono USB.
+
-Identificar el índice del dispositivo con:
+`pet_audio.py`:
-```bash
+- Remuestrea el audio a los 16 kHz que espera YAMNet y lo analiza en **ventanas de 0.975 s con medio solape**.
-   uv run python -m sounddevice
+- Carga YAMNet en ONNX (`models/yamnet.onnx`, 16 MB, *no versionado: se descarga con `bash scripts/fetch_models.sh`*).
-   ```
+- Dispara por la clase **`Bark`** de AudioSet, no por el grupo canino: con el mismo material, `Bark` separa perros de gatos con 6 veces más margen, porque las clases genéricas (`Animal`, `Whimper`) también se activan con maullidos. El grupo canino se calcula solo como contexto en el aviso.
-Descargar el modelo YAMNet en formato ONNX (`yamnet.onnx`) y el diccionario de clases de AudioSet (`yamnet_classes.csv`).
+- Avisa como máximo una vez cada `BARK_COOLDOWN` segundos, para no inundar la consola con un ladrido sostenido.
-Desarrollar el listener en un hilo secundario (`threading.Thread`) analizando fragmentos de audio de 0.975 segundos en busca de la clase `Bark`.
+- Se reconecta solo si la cámara se cae, y **nunca imprime la contraseña**: las excepciones de PyAV incluyen la URL completa con credenciales, así que todo el texto de error pasa por un enmascarador.
+
+Calidad del audio, medida con [BarkMeowDB](https://zenodo.org/records/3563990) (CC-BY-4.0, 46 wavs de perro y 50 de gato) pasando el audio por el códec real de la cámara con `ffmpeg`:
+
+| ruta | Bark en perros | Bark en gatos | disparan (umbral 0.15) |
+|---|---|---|---|
+| 16 kHz (referencia) | 0.715 | 0.020 | — |
+| 8 kHz A-law (cámara) | 0.616 | 0.007 (máx 0.049) | 20/20 perros, 0/20 gatos |
+
+El recorte de banda a 4 kHz cuesta un 14% de puntuación, pero la separación entre perro y gato sigue siendo enorme, así que el audio de la cámara sirve de sobra. Coste: **4.6 ms por ventana** en CPU, unas 200 veces más rápido que el tiempo real.
+
+> **Cómo ajustar el umbral en tu casa:** la línea `[STATS]` muestra `Bark máx` de los últimos 10 s junto al umbral. Si en una semana de uso ves que se acerca al umbral sin que ladre nadie, súbelo con `BARK_THRESHOLD` en el `.env`. Si se le escapan ladridos, bájalo.
+>
+> **Pendiente de comprobar in situ:** el experimento aísla la pérdida de códec y banda, pero no la calidad del micrófono de la cámara, la distancia al animal ni la acústica de la sala. Conviene validarlo con un ladrido real delante de la cámara.
+
+---
+7. Próximos Pasos (Hoja de Ruta)
+Fase A: Integración de Audio (Ladridos y Sonidos) — *hecha*
+Descartado el micrófono USB: se usa el de la propia cámara.
+El modelo YAMNet ONNX y el diccionario de clases de AudioSet (`yamnet_classes.csv`) están en `models/`.
+Listener en hilo secundario analizando ventanas de 0.975 s en busca de la clase `Bark`: implementado en `pet_audio.py`.
 Fase B: Sistema de Alertas y Notificaciones
 Crear un bot en Telegram con `@BotFather` y obtener el `TELEGRAM_BOT_TOKEN` y `CHAT_ID`.
 Programar un despachador asíncrono con control de enfriamiento (cooldown de 30-60 s) para evitar spam.

pet_audio.py

@@ -0,0 +1,179 @@
+"""
+Detección de ladridos sobre el audio RTSP de la cámara Tapo.
+
+La cámara publica su micrófono dentro del mismo stream RTSP que el vídeo, en
+formato G.711 A-law a 8 kHz mono. OpenCV no sabe decodificar audio, así que
+aquí se abre una segunda conexión RTSP con PyAV (la cámara admite varias en
+paralelo, verificado con el vídeo funcionando a la vez).
+
+El audio se remuestrea a los 16 kHz que espera YAMNet y se analiza en ventanas
+de 0.975 s. Medido en la Pi 5: ~4.6 ms por ventana, unas 200 veces más rápido
+que el tiempo real, así que no compite de forma apreciable con la NPU.
+"""
+
+import os
+import threading
+import time
+
+import av
+import numpy as np
+import onnxruntime as ort
+
+from pet_common import mask_secrets, secrets_of
+
+SAMPLE_RATE = 16000
+WINDOW_SAMPLES = 15600  # 0.975 s, la ventana que espera YAMNet
+HOP_SAMPLES = 7800      # medio solape entre ventanas consecutivas
+
+# Índices en AudioSet (verificados contra models/yamnet_classes.csv)
+BARK_CLASS = 70
+CANINE_GROUP = (69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 117)  # Dog, Bark, Yip, Howl, Bow-wow, Growling, Whimper (dog), Canidae
+
+MODEL_PATH = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "models", "yamnet.onnx")
+
+
+class BarkDetector:
+    """
+    YAMNet en ONNX: puntúa una ventana de audio como ladrido.
+
+    Se dispara por la clase `Bark` sola, no por el grupo canino: con el mismo
+    material, `Bark` separa perros de gatos con un margen 6 veces mayor que la
+    suma del grupo, porque las clases genéricas (`Animal`, `Whimper`) también
+    se activan con maullidos. El grupo se calcula solo como contexto al avisar.
+    """
+
+    def __init__(self, model_path=MODEL_PATH):
+        if not os.path.exists(model_path):
+            raise FileNotFoundError(
+                f"No se encontró {model_path}.\n"
+                "Descárgalo con:  bash scripts/fetch_models.sh"
+            )
+        self.session = ort.InferenceSession(model_path, providers=["CPUExecutionProvider"])
+        self.input_name = self.session.get_inputs()[0].name
+
+    def analyze(self, samples):
+        """
+        samples: array float32 mono a 16 kHz de exactamente 0.975 s.
+        Devuelve (puntuación de ladrido, suma del grupo canino), ambas en [0, 1+] .
+        """
+        scores = np.asarray(self.session.run(None, {self.input_name: samples})[0]).reshape(-1)
+        return float(scores[BARK_CLASS]), float(scores[list(CANINE_GROUP)].sum())
+
+
+class AudioListener:
+    """
+    Hilo que escucha el audio RTSP y avisa cuando detecta un ladrido.
+
+    Llama a `on_bark(puntuacion, grupo, cuando)` como máximo una vez cada
+    `cooldown` segundos, para no inundar de avisos un ladrido sostenido.
+    """
+
+    def __init__(
+        self,
+        url,
+        detector,
+        on_bark=None,
+        threshold=0.15,
+        cooldown=15.0,
+        reconnect_delay=2.0,
+        max_reconnect_delay=30.0,
+        socket_timeout_us=5_000_000,
+    ):
+        self._url = url
+        self._detector = detector
+        self._on_bark = on_bark
+        self.threshold = threshold
+        self.cooldown = cooldown
+        self._reconnect_delay = reconnect_delay
+        self._max_reconnect_delay = max_reconnect_delay
+        self._socket_timeout_us = socket_timeout_us
+        self._secrets = secrets_of(url)
+        self._stop = threading.Event()
+        self._thread = None
+        self._last_alert = 0.0
+
+        # Estadísticas consultables desde el bucle principal
+        self.windows = 0
+        self.alerts = 0
+        self.reconnects = 0
+        self.connected = False
+        self.max_bark = 0.0
+        self.last_error = None
+
+    def start(self):
+        self._thread = threading.Thread(target=self._loop, name="audio-listener", daemon=True)
+        self._thread.start()
+        return self
+
+    def stop(self):
+        self._stop.set()
+        if self._thread is not None:
+            self._thread.join(timeout=5.0)
+
+    def take_max_bark(self):
+        """Puntuación máxima de ladrido desde la última consulta (para las estadísticas)."""
+        valor, self.max_bark = self.max_bark, 0.0
+        return valor
+
+    # --- interno ---------------------------------------------------------
+    def _loop(self):
+        delay = self._reconnect_delay
+        while not self._stop.is_set():
+            try:
+                self._captura()
+            except Exception as exc:  # noqa: BLE001 - el hilo nunca debe morir
+                mensaje = mask_secrets(exc, self._secrets)
+                self.last_error = mensaje
+                self.connected = False
+                if self._stop.is_set():
+                    break
+                print(f"[WARN] Audio RTSP interrumpido ({mensaje}); reintentando en {delay:.0f}s", flush=True)
+                self._stop.wait(delay)
+                delay = min(delay * 2, self._max_reconnect_delay)
+                self.reconnects += 1
+            else:
+                delay = self._reconnect_delay
+
+    def _captura(self):
+        """Una sesión de escucha completa; termina cuando se para o falla la conexión."""
+        container = av.open(
+            self._url,
+            options={"rtsp_transport": "tcp", "timeout": str(self._socket_timeout_us)},
+        )
+        try:
+            audio = next((s for s in container.streams if s.type == "audio"), None)
+            if audio is None:
+                raise RuntimeError("la cámara no publica pista de audio")
+
+            self.connected = True
+            print("[INFO] Audio RTSP conectado.", flush=True)
+
+            resampler = av.AudioResampler(format="s16", layout="mono", rate=SAMPLE_RATE)
+            buffer = np.empty(0, dtype=np.int16)
+
+            for packet in container.demux(audio):
+                if self._stop.is_set():
+                    return
+                for frame in packet.decode():
+                    for remuestreado in resampler.resample(frame):
+                        buffer = np.concatenate([buffer, remuestreado.to_ndarray().reshape(-1)])
+                while len(buffer) >= WINDOW_SAMPLES:
+                    self._procesa(buffer[:WINDOW_SAMPLES])
+                    buffer = buffer[HOP_SAMPLES:]
+        finally:
+            self.connected = False
+            container.close()
+
+    def _procesa(self, ventana):
+        samples = ventana.astype(np.float32) / 32768.0
+        ladrido, grupo = self._detector.analyze(samples)
+        self.windows += 1
+        if ladrido > self.max_bark:
+            self.max_bark = ladrido
+
+        ahora = time.time()
+        if ladrido >= self.threshold and ahora - self._last_alert >= self.cooldown:
+            self._last_alert = ahora
+            self.alerts += 1
+            if self._on_bark is not None:
+                self._on_bark(ladrido, grupo, ahora)

pet_common.py

@@ -0,0 +1,87 @@
+"""Utilidades compartidas por los módulos del Pet Monitor."""
+
+import os
+import urllib.parse
+
+ENV_PATH = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), ".env")
+
+# Claves que se pueden sobreescribir desde el entorno real (systemd, pruebas
+# puntuales). Las variables de entorno tienen prioridad sobre el fichero .env.
+ENV_KEYS = (
+    "CAMERA_IP",
+    "CAMERA_USER",
+    "CAMERA_PW",
+    "CAMERA_STREAM",
+    "CAMERA_RTSP_URL",
+    "PET_AUDIO",
+    "BARK_THRESHOLD",
+    "BARK_COOLDOWN",
+)
+
+
+def load_env(path=ENV_PATH):
+    """Lee un .env sencillo (CLAVE=valor) sin dependencias externas."""
+    env = {}
+    if os.path.exists(path):
+        with open(path) as fh:
+            for line in fh:
+                line = line.strip()
+                if not line or line.startswith("#") or "=" not in line:
+                    continue
+                key, value = line.split("=", 1)
+                env[key.strip()] = value.strip().strip('"').strip("'")
+    for key in ENV_KEYS:
+        if os.environ.get(key):
+            env[key] = os.environ[key]
+    return env
+
+
+def build_rtsp_url(env, stream):
+    """Construye la URL RTSP de la cámara, escapando usuario y contraseña."""
+    if env.get("CAMERA_RTSP_URL"):
+        return env["CAMERA_RTSP_URL"]
+    ip = env.get("CAMERA_IP")
+    user = env.get("CAMERA_USER")
+    password = env.get("CAMERA_PW")
+    missing = [k for k, v in (("CAMERA_IP", ip), ("CAMERA_USER", user), ("CAMERA_PW", password)) if not v]
+    if missing:
+        raise SystemExit(f"[ERROR] Faltan variables en {ENV_PATH}: {', '.join(missing)}")
+    return "rtsp://%s:%s@%s:554/%s" % (
+        urllib.parse.quote(user, safe=""),
+        urllib.parse.quote(password, safe=""),
+        ip,
+        stream,
+    )
+
+
+def mask_url(url):
+    """Oculta las credenciales de la URL para poder mostrarla por consola."""
+    parts = urllib.parse.urlsplit(url)
+    if not parts.hostname:
+        return "***"
+    port = f":{parts.port}" if parts.port else ""
+    return f"{parts.scheme}://***@{parts.hostname}{port}{parts.path}"
+
+
+def secrets_of(url):
+    """Devuelve los trozos de una URL que nunca deben aparecer en un log."""
+    parts = urllib.parse.urlsplit(url)
+    valores = [parts.password, parts.username]
+    if parts.password:
+        valores.append(urllib.parse.quote(parts.password, safe=""))
+    return [v for v in valores if v]
+
+
+def mask_secrets(text, secrets):
+    """
+    Tapa las credenciales dentro de un texto.
+
+    PyAV incluye la URL completa (con contraseña) en sus excepciones, así que
+    todo lo que se imprima desde el hilo de audio tiene que pasar por aquí: si
+    no, un fallo de red dejaría la contraseña escrita en journalctl.
+    """
+    text = str(text)
+    for secret in secrets:
+        if secret:
+            text = text.replace(secret, "***")
+    return text

pet_speed.py

@@ -1,20 +1,21 @@
 #!/usr/bin/env python3
 """
-Pet Monitor - Visión por computador con cámara IP Tapo (RTSP) + NPU Hailo-8.
+Pet Monitor - Visión por computador con cámara IP Tapo (RTSP) + NPU Hailo.
 
-Sustituye la cámara CSI interna de la Raspberry Pi por la cámara Tapo de red:
+  - Ingesta RTSP de vídeo en un hilo aparte, que descarta los fotogramas viejos
-
+    y expone siempre el más reciente (evita la latencia acumulada típica de RTSP).
-  - Ingesta RTSP en un hilo aparte, que descarta los frames viejos y expone
+  - Detección de gato/perro (clases COCO 15 y 16) con YOLOv8s sobre la NPU Hailo
-    siempre el más reciente (evita la latencia acumulada típica de RTSP).
+    y alerta de carrera según el desplazamiento del centroide entre fotogramas.
-  - Reconexión automática con backoff si la cámara se cae o cambia de IP.
+  - Escucha de ladridos sobre el audio de la propia cámara (ver pet_audio.py),
-  - Inferencia YOLOv8s sobre la NPU Hailo (HEF del sistema).
+    en un segundo hilo y con su propia conexión RTSP.
-  - Detección de gato/perro (clases COCO 15 y 16) y alerta de carrera según
+  - Reconexión automática con backoff en ambos canales.
-    el desplazamiento del centroide entre frames consecutivos.
 
 Variables en .env (junto a este script):
     CAMERA_IP, CAMERA_USER, CAMERA_PW   (obligatorias: cuenta de cámara Tapo)
     CAMERA_STREAM                       (opcional: stream2 = 720p, stream1 = 2K)
     CAMERA_RTSP_URL                     (opcional: URL RTSP completa, tiene prioridad)
+    PET_AUDIO                           (opcional: 0 desactiva la escucha de ladridos)
+    BARK_THRESHOLD, BARK_COOLDOWN       (opcional: umbral y anti-repetición del ladrido)
 
 Ejecución:  uv run pet_speed.py
 """
@@ -24,12 +25,14 @@ import os
 import signal
 import threading
 import time
-import urllib.parse
 
 import cv2
 import numpy as np
 from picamera2.devices.hailo import Hailo, hailo_architecture
 
+from pet_audio import AudioListener, BarkDetector
+from pet_common import build_rtsp_url, load_env, mask_url
+
 # --- Configuración -------------------------------------------------------
 # Clases COCO: 15 = Cat (Gato), 16 = Dog (Perro)
 TARGET_CLASSES = {15: "Gato", 16: "Perro"}
@@ -38,11 +41,13 @@ SPEED_THRESHOLD = 0.30    # Velocidad normalizada por segundo (fracción del fra
 DEFAULT_STREAM = "stream2"  # stream1 = 2304x1296@15, stream2 = 1280x720@15
 STATS_INTERVAL = 10.0     # Segundos entre líneas de estadísticas
 
+BARK_THRESHOLD = 0.15     # Puntuación de Bark a partir de la cual se avisa
+BARK_COOLDOWN = 15.0      # Segundos mínimos entre dos avisos de ladrido
+
 # Orden de color que espera el HEF. Los modelos de Hailo Model Zoo se compilan
 # para RGB; con PET_COLOR_ORDER=bgr se invierte (útil para comparar precisión).
 COLOR_ORDER = os.environ.get("PET_COLOR_ORDER", "rgb").lower()
 
-ENV_PATH = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), ".env")
 LETTERBOX_FILL = (114, 114, 114)
 
 # Latencia baja en RTSP: forzar TCP evita el jitter y las pérdidas de UDP.
@@ -51,52 +56,6 @@ os.environ.setdefault("OPENCV_FFMPEG_CAPTURE_OPTIONS", "rtsp_transport;tcp")
 
 
 # --- Utilidades ----------------------------------------------------------
-def load_env(path=ENV_PATH):
-    """Lee un .env sencillo (CLAVE=valor) sin dependencias externas."""
-    env = {}
-    if os.path.exists(path):
-        with open(path) as fh:
-            for line in fh:
-                line = line.strip()
-                if not line or line.startswith("#") or "=" not in line:
-                    continue
-                key, value = line.split("=", 1)
-                env[key.strip()] = value.strip().strip('"').strip("'")
-    # Las variables de entorno reales tienen prioridad sobre el fichero, para
-    # poder sobreescribirlas desde systemd o desde una prueba puntual.
-    for key in ("CAMERA_IP", "CAMERA_USER", "CAMERA_PW", "CAMERA_STREAM", "CAMERA_RTSP_URL"):
-        if os.environ.get(key):
-            env[key] = os.environ[key]
-    return env
-
-
-def mask_url(url):
-    """Oculta las credenciales de la URL para poder mostrarla por consola."""
-    parts = urllib.parse.urlsplit(url)
-    if not parts.hostname:
-        return "***"
-    port = f":{parts.port}" if parts.port else ""
-    return f"{parts.scheme}://***@{parts.hostname}{port}{parts.path}"
-
-
-def build_rtsp_url(env, stream):
-    """Construye la URL RTSP de la Tapo, escapando usuario y contraseña."""
-    if env.get("CAMERA_RTSP_URL"):
-        return env["CAMERA_RTSP_URL"]
-    ip = env.get("CAMERA_IP")
-    user = env.get("CAMERA_USER")
-    password = env.get("CAMERA_PW")
-    missing = [k for k, v in (("CAMERA_IP", ip), ("CAMERA_USER", user), ("CAMERA_PW", password)) if not v]
-    if missing:
-        raise SystemExit(f"[ERROR] Faltan variables en {ENV_PATH}: {', '.join(missing)}")
-    return "rtsp://%s:%s@%s:554/%s" % (
-        urllib.parse.quote(user, safe=""),
-        urllib.parse.quote(password, safe=""),
-        ip,
-        stream,
-    )
-
-
 def get_hailo_model_path():
     """Elige el HEF de YOLOv8s que corresponde a la arquitectura detectada."""
     arch = hailo_architecture()
@@ -139,9 +98,12 @@ def box_to_source(box, scale, pad_x, pad_y, src_w, src_h):
     x2 = (xmax * model_w - pad_x) / scale
     y1 = (ymin * model_h - pad_y) / scale
     y2 = (ymax * model_h - pad_y) / scale
-    clip_x = lambda v: float(min(max(v, 0.0), src_w))  # noqa: E731
+    return (
-    clip_y = lambda v: float(min(max(v, 0.0), src_h))  # noqa: E731
+        float(min(max(x1, 0.0), src_w)),
-    return clip_x(x1), clip_y(y1), clip_x(x2), clip_y(y2)
+        float(min(max(y1, 0.0), src_h)),
+        float(min(max(x2, 0.0), src_w)),
+        float(min(max(y2, 0.0), src_h)),
+    )
 
 
 # --- Ingesta de vídeo ----------------------------------------------------
@@ -253,6 +215,35 @@ class RtspVideoStream:
             self._thread.join(timeout=5.0)
 
 
+# --- Escucha de ladridos -------------------------------------------------
+def start_audio_listener(url, env):
+    """
+    Arranca el hilo de audio, o explica por qué no se puede.
+
+    Devolver None es un caso normal (no un error fatal): el monitor sigue
+    funcionando solo con vídeo si falta el modelo o se desactiva a propósito.
+    """
+    if env.get("PET_AUDIO", "1") == "0":
+        print("[INFO] Escucha de ladridos desactivada (PET_AUDIO=0).")
+        return None
+
+    try:
+        detector = BarkDetector()
+    except (FileNotFoundError, Exception) as exc:  # noqa: BLE001
+        print(f"[WARN] Audio desactivado: {exc}")
+        return None
+
+    threshold = float(env.get("BARK_THRESHOLD", BARK_THRESHOLD))
+    cooldown = float(env.get("BARK_COOLDOWN", BARK_COOLDOWN))
+
+    def avisa(ladrido, grupo, _cuando):
+        print(f"🔊 [ALERTA] ¡Ladrido detectado! Bark {ladrido:.2f} (grupo canino {grupo:.2f})", flush=True)
+
+    listener = AudioListener(url, detector, on_bark=avisa, threshold=threshold, cooldown=cooldown).start()
+    print(f"[INFO] Escucha de ladridos activa (umbral Bark {threshold:.2f}, aviso cada {cooldown:.0f}s como mínimo).")
+    return listener
+
+
 # --- Bucle principal -----------------------------------------------------
 def main():
     env = load_env()
@@ -265,10 +256,10 @@ def main():
     model_h, model_w, _ = hailo.get_input_shape()
     print(f"[INFO] Modelo cargado. Resolución de entrada: {model_w}x{model_h}")
 
-    # Ocultamos la contraseña al mostrarla por consola
     print(f"[INFO] Cámara Tapo: {mask_url(url)}")
 
     stream = RtspVideoStream(url).start()
+    audio = start_audio_listener(url, env)
     print("[INFO] Monitorizando mascotas (Gatos y Perros)... Presiona Ctrl+C para salir.\n")
 
     running = threading.Event()
@@ -343,19 +334,27 @@ def main():
             now = time.time()
             if now - last_stats >= STATS_INTERVAL:
                 avg_inf = inference_time / frames_processed * 1000 if frames_processed else 0.0
-                print(
+                linea = (
                     f"[STATS] captura {stream.capture_fps:.1f} fps | análisis "
                     f"{frames_processed / (now - last_stats):.1f} fps | inferencia {avg_inf:.1f} ms "
                     f"| reconexiones {stream.reconnects}"
                 )
+                if audio is not None:
+                    linea += (
+                        f" || audio: Bark máx {audio.take_max_bark():.2f} (umbral {audio.threshold:.2f}) "
+                        f"| ventanas {audio.windows} | ladridos {audio.alerts}"
+                    )
+                print(linea)
                 last_stats = now
                 frames_processed = 0
                 inference_time = 0.0
 
     finally:
         stream.stop()
+        if audio is not None:
+            audio.stop()
         hailo.close()
-        print("[INFO] Stream RTSP cerrado y acelerador Hailo liberado correctamente.")
+        print("[INFO] Streams cerrados y acelerador Hailo liberado correctamente.")
 
 
 if __name__ == "__main__":

scripts/fetch_models.sh

@@ -0,0 +1,39 @@
+#!/usr/bin/env bash
+#
+# Descarga el modelo YAMNet en ONNX que necesita la detección de ladridos.
+#
+# El binario (16 MB) no se versiona en git: se descarga aquí y se verifica su
+# SHA-256. YAMNet es Apache-2.0 (TF Hub de Google); esta es una conversión a
+# ONNX ya validada con audio real:
+#   - entrada `waveform` de rango 1, (15600,) float32 -> 0.975 s a 16 kHz
+#   - salidas: 521 clases de AudioSet + 1024 embeddings + 64 espectrograma
+#   - los índices cuadran con models/yamnet_classes.csv (Bark = 70)
+#
+# Uso:  bash scripts/fetch_models.sh
+
+set -euo pipefail
+
+URL="https://huggingface.co/zeropointnine/yamnet-onnx/resolve/main/yamnet.onnx"
+SHA256="1510041dce24a2e9e84ec546807ac408ae496da6d1ed41bc3ccba649623f8e19"
+
+RAIZ="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")/.." && pwd)"
+DESTINO="$RAIZ/models/yamnet.onnx"
+
+if [[ -f "$DESTINO" ]] && echo "$SHA256  $DESTINO" | sha256sum -c --status 2>/dev/null; then
+    echo "Ya está descargado y verificado: $DESTINO"
+    exit 0
+fi
+
+echo "Descargando YAMNet ONNX (16 MB)..."
+curl -fL --progress-bar -o "$DESTINO.tmp" "$URL"
+
+echo "Verificando SHA-256..."
+if ! echo "$SHA256  $DESTINO.tmp" | sha256sum -c --status; then
+    rm -f "$DESTINO.tmp"
+    echo "ERROR: el fichero descargado no coincide con el SHA-256 esperado." >&2
+    echo "Puede ser un fallo de red o que el fichero remoto haya cambiado." >&2
+    exit 1
+fi
+
+mv "$DESTINO.tmp" "$DESTINO"
+echo "Listo: $DESTINO ($(du -h "$DESTINO" | cut -f1))"