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第四组日志

添加58字节2017年7月23日 (日) 06:18
1、团队介绍
 
队名:英雄大联盟H&L
 
组长:尹倩
 
学员:杨厚平、谌丽容、徐玉娟、曾丽霞、尹倩、刘伟
 
团队分工:
1、录音语音指令 -- 负责人:谌丽容
=2、2017年07月22日=
 
==2.1 上午==
 
学习内容:
 
一、智能声控硬件实践的理论学习
 
二、团队建设及具体分工安排
 
三、按要求录制音频文件
==2.2 下午==
 
学习内容:
 
一、频谱图制作
 =1.准备工作:安装Ipython软件,在“我的文档”下存放ffmpeg、sox软件及录制好的音频文件, 工作过程如下图所示。准备工作:= 安装Ipython软件,在“我的文档”下存放ffmpeg、sox软件及录制好的音频文件, 工作过程如下图所示。
[[文件:图片1.png|缩略图|居中]]
 
=2、制作步骤:=
(1)、查看IPython工作路径:
(4)、调用sox软件生成频谱图:
 
运行脚本:
 
import os
 
from matplotlib import image, pyplot
 
os.path.exists('.\\sox\\sox.exe')
 
os.system('.\\sox\\sox.exe .\\a.wav -n rate 4k spectrogram -o aout.png')
 
img = image.imread('.\\aout.png')
 
pyplot.imshow(img)
 
pyplot.axis('off')
 
pyplot.show()
3、团队阶段性成果,谱图制作结果如下图所示
 
[[文件:图片3.png|缩略图|居中]]
二、神经网络训练
 
1.理论讲解:陈老师首先就神经网络训练进行理论性讲解,并对操作步骤进行演示。
 
2.工作步骤
 
(1)准备工作:确定各文件路径的正确:
 
(a)把从陈老师拷的audioNet文件夹放置在桌面;
 
(b)在audioNet下新建文件夹raw,将上午六个小组40个人所录制的960个音频文件复制到raw文件夹中;
 
(c)确认ffmpeg和sox文件夹中有相应的文件。
 
(2)批量生成音频
 
(a)输入cd desktop回车,再输入cd audioNet回车;
 
(b)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;
 
(3)测试
 
输入python train.py 回车,开始测试。
3.1 上午
 
一、学习内容:
 
1.陈老师对7月22日讲授的神经网络训练进行复习指导
 
2.任务布置
 
3.安装android studio软件,将7.22日训练完成后的数据生成APP,并在手机上进行测试,测试结果如图所示。
 
[[文件:图片7.jpg|缩略图|居中]]
 
二、存在问题
①计算机在训练过程中经常自动关机
 
②计算机在训练时无法接收到client数据
 
③Android studio无法打开程序;
 
三、解决方案
 
1.训练过程中关机的原因有:
 
① 计算机CPU太差
 
②机器学习时,训练及测试数据的频率过快
 
解决方案:
 
打开train.py文件,更改train=sockDataGenerator(9009,50),test=sockDataGenerator(9009,10)这两个函数括号中的参数,如:train=sockDataGenerator(9009,20),test=sockDataGenerator(9009,5)
 
2.计算机在训练时无法接收到client数据的原因有:
 
命令窗口在执行train数据计算时,client数据传送过早
 
3.Android studio无法打开程序的原因有:
 
① 没有Java环境
 
②没有联网
 
③缺少SDK插件
 
解决方案:
 
① 安装Java jdk,添加环境变量
[[文件:图片9.png|缩略图|居中]]
 
3.2 下午
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