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队名：挑战--2017 

地点：李兆基科技楼634 

组长：吴臣 

学员：吴臣、袁晴春、刘雯婧、江华、周益兰、阳娟娟 
分工： 
   1、录音语音指令 -- 负责人：周益兰
   2、格式转换 ------ 负责人：刘雯婧
   3、TensorFlow ---  负责人：吴臣
   4、AudioNet -----  负责人：袁晴春
   5、任务过程记录 -- 负责人：阳娟娟
   6、任务总结 ------ 负责人：江华
<hr>
<font color="red"><big>2017年7月22日</big></font><br>

地点：李兆基科技楼634 

<font color="red"><big>Day1 上午: </big></font><br> 

1、智能硬件理论学习，讲授人陈震老师。 

2、小组成员分别录音。 

3、刘雯婧负责收集及转换录音，吴臣协助。 

<font color="red"><big>Day1 下午:</big></font><br> 

第一阶段： 

1、将“频谱图”，ffmpeg、sox软件及录制好的音频文件放到“我的文档”下存放。 

2、吴臣负责查看iPython工作路径。 

3、将录音文件资料格式转换成标准格式。刘雯婧负责格式转换，吴臣和袁晴春协助，江华和周益兰负责审核。 

4、读取语音波形文件，音频文件全部改好，吴臣、江华、刘雯婧负责。 

5、吴臣正在负责改和生成频谱图，袁晴春在旁边协助解决问题，刘雯婧，江华和周益兰自行摸索学习。 

6、运营sox声音交互软件，增加音频效果，秀频谱图，运行sox声音交互软件。 

遇到的问题:

a.口令的使用

b.文档的位置

c.学习的目的

Chuan.png 

第二阶段 主题：神经网络训练 

第一步：理论学习。 

陈震老师讲授理论知识：损失函数、神经元、随机梯度下降法、神经网络训练-反向传播、神经网络训练过程、TensorFlow（不断地设计结构调参数，TF示例演示-神经网络训练过程 谷歌开发）、卷积网络、循环网络-RNN（处理语音的。思路：权重共享）、长短时记忆网络、门控循环单元-GRU、深度学习硬件与软件栈、深度学习框架、语音识别原理、语音指令设计知识回顾、神经网络模型、计算平台使用。 

第二步：讲授完，各组组长到陈震老师那儿拷贝文件ODO.NET（语音识别软件）。本组组长吴臣负责拷贝文件。 

<font color="red"><big>2017.7.23</big></font><br> 

地点：李兆基科技楼634 

<font color="red"><big>Day2 上午: </big></font><br> 
 
1、陈老师带领各组回顾昨天的内容，对今天上午的任务进行说明。 

2、请陈震老师到组内进行指导，9：15开始组长吴臣开始进行数据测试，袁晴春从旁协助。 

3、组长负责电脑上安装安卓开发软件androidAudioRecg12，编辑程序，进行数据模拟测试,并检测，袁晴春协助，另外组员探讨摸索。 

学习1.jpg 

4、组长吴臣和袁晴春负责安装Android Studio Setup，并测试，安装成功。 

学习2.jpg

下午：

1、陈震老师讲授理论知识：变量的创建与初始化（张量的秩（秩=2是一个矩阵，秩=1是向量）、张量的形状（shape[5]是一维长度为5的向量，shape[3,4]是一纬长度为3和4的向量）、数据的类型）、Tensorflow工作流程（示例讲解）、Tensor与Tensorflow的依赖关系、Tensorflow的组件、Keras的介绍和安装方法（一个好用的神经网络框架）、Keras定义训练方法(训练网络、测试网络、预测数据)。

2、专业讨论，各组代表分享本组心得体会。

3、PYNQ讲解，各组领取PYNQ板，陈老师讲解PYNQ使用方法。

4、实践：

下载镜像文件并解压：PYNQ-Z1 image

将空白的SD卡插入电脑，烧写镜像文件，使用win32DiskImager烧写。Image file选择下载好的镜像文件。

将boot跳线（板上标记的JP4）选择为从SD卡驱动

将已安装镜像文件的SD卡插入SD卡卡槽，使用Micro USB线将PROG UART借口连接到电脑，给PYNQ供电以及作为串口通信。

使用网线将PYNQ开发板连接到路由器或电脑，将开关拨到ON以打开PYNQ，等待系统启动，一分钟有两个蓝色LED和四个黄绿色的LED同时闪动，随后蓝色LED关闭，四个黄绿色的LED灯亮，系统启动完毕。


Day3 

2017.07.24

上午：

1、首先陈老师分发摄像头，组员运行USB，将USB连接PYNQ板，开机，链接摄像头

2、实验室副主任讲解iCenter智能硬件图书馆硬件：FPGA类口袋图书馆实验室，讲解Ardunio 开发板、树莓派Raspberry、Tntel Edison、NVDIA TKI、NVDIA TXI、NVDIA GPU 1080P、NVDIA GPU Titon、PYNQ-Z1 支持Python编程的Zynq开发板、NetFPGA SUME-网络系统开发。
[[文件:第六组11.png|缩略图|居中]]
3、实验室马老师介绍“云平台SS”：iCenter计算机房、云平台的几个S（Iaas、Paas、Saas）、物联网与云接口、可以使用的平台资源

4、吴臣和袁晴春研究并生成波形图和频谱图。