“第五组日志”版本间的差异

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组长：周辉  
 
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组员：龙红、龚健勇、陈堃、李英姿、贾宇  
 
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分工  
 
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记录：龚健勇、陈堃  
 
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<big>2017年7月22日上午</big>，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日上午</big></font><br>
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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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<big>2017年7月22下午</big>，把转换的音频文件转频谱图，操作步骤如下：
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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。  
 
（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。  
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（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。  
 
（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。  
  
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   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；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，这样在没有学习批量指令前，可加快文件处理速度。
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   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>
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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>
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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>
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训练并测试数据操作步骤如下:
  
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<font color="blue"><b>第一步:准备工作(确定各文件路径的正确) </b></font>
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<big>2017年7月22日晚</big> 训练并测试数据操作步骤如下:
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第一步:准备工作(确定各文件路径的正确)  
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1、安装Anaconda3软件到c:盘；  
 
1、安装Anaconda3软件到c:盘；  
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5、用记事本打开audioNet文件夹中train.py文件，修改速度参数;  
 
5、用记事本打开audioNet文件夹中train.py文件，修改速度参数;  
  
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第二步:Tensorflow安装  
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<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:  
 
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:  
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5、 输入python，回车，再输入import tensorflow as tf，回车，确认运行正常。  
 
5、 输入python，回车，再输入import tensorflow as tf，回车，确认运行正常。  
  
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第三步:批量生成音频  
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<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。  
 
1、输入cd desktop回车，再输入cd audioNet回车。  
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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。  
 
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。  
  
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第四步:安装keras  
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<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。  
 
1、在Anaconda Prompt-python窗口中，输入python，回车。  
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3、输入pip install keras,回车，此时开始安装，等待安装结束。  
 
3、输入pip install keras,回车，此时开始安装，等待安装结束。  
  
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第五步:测试  
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<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。
 
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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<big>7月23日上午</big>
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1、回顾7、22的内容，对今天上午的内容进行说明。
 
1、回顾7、22的内容，对今天上午的内容进行说明。
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3、调用安卓应用的库
 
3、调用安卓应用的库
  
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   1）调用Tensorflowinferenceinterface
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   1）调用Tensorflowinferenceinterface<br>
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   2)载入推断模型文件
 
   2)载入推断模型文件
  
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5、调试手机，生成APP并测试。
 
5、调试手机，生成APP并测试。
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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>
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{| class="wikitable"
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! 硬件准备 !! 软件准备 !! 操作
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| 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>
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|| 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>
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|| 将PYNQ-Z1开发板用网线与数据线连接到电脑<br>打开电脑google浏览器，登陆http://pynq:9090<br>点击Examples按钮，选择audio_playback.ipynb<br>点击run cell进行语音录制并进行项目调试。
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[[文件:03.png|有框|左]]
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1、陈老师讲述PYNQ-Z1开发板的用于转换视频文件的使用方法。<br>
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{| class="wikitable"
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! 硬件准备 !! 软件准备 !! 操作
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| 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>5）摄像头一个<br>
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|| 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>
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|| 将PYNQ-Z1开发板用网线与数据线连接到电脑，将摄像头连接到PYNQ-Z1开发板<br>打开电脑google浏览器，登陆http://pynq:9090<br>点击Examples按钮，选择usb_welcam.ipynb<br>点击run cell进行视频录制并进行项目调试。
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2017年7月24日 (一) 07:45的最后版本


组长：周辉

组员：龙红、龚健勇、陈堃、李英姿、贾宇

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

2017年7月22日上午
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。

2017年7月22下午
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；

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
学习批量指令前，可加快文件处理速度。

2017年7月22日晚
训练并测试数据操作步骤如下:

第一步:准备工作(确定各文件路径的正确)

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;

第二步:Tensorflow安装

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。

第三步:批量生成音频

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。

第四步:安装keras

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。

第五步:测试

输入python train.py 回车，开始测试，请关掉所有防护软件和防火墙。

7月23日上午

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

  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。

7月23日 下午

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。

硬件准备 软件准备 操作
1）PYNQ-Z1开发板一个
2）Micro-SD 卡（最少 8GB 容量）一个
3）网线一根
4）Micro USB数据线一根
 1）电脑上安装支持 Jupyter 的浏览器（最好用google浏览器）
2）下载镜像文件并解压：PYNQ-Z1 image
3）将空白的 SD 卡插入电脑，烧写镜像文件
 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Examples按钮，选择audio_playback.ipynb
点击run cell进行语音录制并进行项目调试。
03.png

7月23日 下午

1、陈老师讲述PYNQ-Z1开发板的用于转换视频文件的使用方法。

硬件准备 软件准备 操作
1）PYNQ-Z1开发板一个
2）Micro-SD 卡（最少 8GB 容量）一个
3）网线一根
4）Micro USB数据线一根
5）摄像头一个
 1）电脑上安装支持 Jupyter 的浏览器（最好用google浏览器）
2）下载镜像文件并解压：PYNQ-Z1 image
3）将空白的 SD 卡插入电脑，烧写镜像文件
 将PYNQ-Z1开发板用网线与数据线连接到电脑，将摄像头连接到PYNQ-Z1开发板
打开电脑google浏览器，登陆http://pynq:9090
点击Examples按钮，选择usb_welcam.ipynb
点击run cell进行视频录制并进行项目调试。
取自“http://wiki.icenter.tsinghua.edu.cn/icenterwiki/index.php?title=第五组日志&oldid=45179”