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组长：周辉 

组员：龙红、龚健勇、陈堃、李英姿、贾宇 
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分工 

录音语音指令：李英姿 

格式转换：贾宇 

TensorFlow实践：周辉 

AudioNet安卓应用开发：龙红 

记录：龚健勇、陈堃 
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<font color="red"><big>2017年7月22日上午</big></font><br>
由录音员李英姿录制24条语音指令，进行音频文件制作并转换。
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<font color="red"><big>2017年7月22下午</big></font><br>
把转换的音频文件转频谱图，操作步骤如下：

（1）将wavReader.py和ffmpeg、sox两个文件夹放置在同一目录下；打开IPython软件，输入import os和os.path.realpath('.')两个命令，确定工作路径正确。 

（2）把24个音频拷贝到同一路径下，使用ffmepg工具进行格式转换并注意文件名的修改。 

（3）输入读取语音波形命令组，分别修改音频名称，生成并修改相应的波形图名称。 

（4）用同样方法输入频谱图生成命令组，修改相应的波形图名称及频谱图名称并保存。 

   通过此次练习，我们发现在生成波形图时，前两条指令只需输入一次，通过修改第三条指令中的文件名即可连续生成不同波形图；<br>
做频谱图时可用同样的方法，前三条指令只需输入一次，通过修改第四条指令中的文件名即可连续生成不同的频谱图，这样在没有<br>
学习批量指令前，可加快文件处理速度。
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<font color="red"><big>2017年7月22日晚</big></font><br>
训练并测试数据操作步骤如下: 

<font color="blue"><b>第一步:准备工作(确定各文件路径的正确) </b></font>

1、安装Anaconda3软件到c:盘； 

2、audioNet文件夹放置在桌面； 

3、在audioNet下新建文件夹raw，把960个音频文件复制到raw文件夹中； 

4、确认ffmpeg和sox文件夹中有相应文件: 

5、用记事本打开audioNet文件夹中train.py文件，修改速度参数; 

<font color="blue"><b>第二步:Tensorflow安装  </b></font>

1、在运行处输入cmd，打开管理员提示窗口，再打开程序菜单所有程序命令组Anaconda3(64-bit)下的Anaconda Prompt程序: 

2、在Anaconda Prompt-python窗口中，输入python，回车。 

3、输入quit()，回车。 

4、输入pip install tensorflow,回车，此时开始安装，等待安装结束。 

5、 输入python，回车，再输入import tensorflow as tf，回车，确认运行正常。 

<font color="blue"><b>第三步:批量生成音频 </b></font> 

1、输入cd desktop回车，再输入cd audioNet回车。 

2、输入python convert_file.py ./raw，回车，自动在audioNet\data\train下转换成.wav 文件格式，复制其中的100个文件到audioNet\data\test文件夹下。 

<font color="blue"><b>第四步:安装keras </b></font>

1、在Anaconda Prompt-python窗口中，输入python，回车。 

2、输入quit()，回车。 

3、输入pip install keras,回车，此时开始安装，等待安装结束。 

<font color="blue"><b>第五步:测试 </b></font>

输入python train.py 回车，开始测试，请关掉所有防护软件和防火墙。
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<font color="red"><big>7月23日上午</big></font><br>

1、回顾7、22的内容，对今天上午的内容进行说明。

2、安装Jave及android studio ，编译程序。

3、调用安卓应用的库

   1）调用Tensorflowinferenceinterface<br>
   2)载入推断模型文件

4、运行APK及APP.

5、调试手机，生成APP并测试。
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<font color="red"><big>7月23日   下午</big></font>

1、陈老师讲述PYNQ-Z1开发板的基本结构、工作原理及使用方法。<br>
2、硬件准备<br>
  1）PYNQ-Z1开发板一个<br>
  2）Micro-SD 卡（最少 8GB 容量）一个<br>
  3）网线一根<br>
  4）Micro USB数据线一根<br>
3、 软件准备 ：<br>
  1）电脑上安装支持 Jupyter 的浏览器（最好用google浏览器）<br>
  2）下载镜像文件并解压：PYNQ-Z1 image<br>
  3）将空白的 SD 卡插入电脑，烧写镜像文件<br>
4、将PYNQ-Z1开发板用网线与数据线连接到电脑，打开电脑google浏览器，登陆http://pynq:9090，点击进入Examples页面，<br>
页面跳转后点击进入audio_playback.ipynb页面，点击run cell进行语音录制并进行项目调试。
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