第五组日志
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。 |
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 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。 |