带有Tensorflow的Raspberry-Pi上的声音分类:在此项目中,提出了一种简单的方法来训练用于音频信号的MLP神经网络。 训练后的模型可以导出到Raspberry Pi(建议2或更高版本)上,以对通过USB麦克风注册的音频信号进行分类-源码

上传者: 42133753 | 上传时间: 2021-04-11 16:19:17 | 文件大小: 354KB | 文件类型: ZIP
在树莓派上用Tensorflow进行声音分类 建立项目 该项目是使用Python 2.7开发和测试的。 在PC / Workstation和Raspberry Pi上安装以下Python库: Tensorflow, Scikit-learn, Librosa 仅在您的Raspberry上安装以下库: Sounddevice 下载UrbanSound8K数据集 训练模型 设置在代码中下载数据集的正确路径。 在要保存训练后的模型的位置设置正确的路径。 在您的PC /工作站上运行“ trainModel.py”。 运行模型 在Raspberry Pi上导出经过训练的模型(“ model

文件下载

资源详情

[{"title":"( 6 个子文件 354KB ) 带有Tensorflow的Raspberry-Pi上的声音分类:在此项目中,提出了一种简单的方法来训练用于音频信号的MLP神经网络。 训练后的模型可以导出到Raspberry Pi(建议2或更高版本)上,以对通过USB麦克风注册的音频信号进行分类-源码","children":[{"title":"Sound-classification-on-Raspberry-Pi-with-Tensorflow-master","children":[{"title":"LICENSE <span style='color:#111;'> 1.05KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"trainModel.py <span style='color:#111;'> 5.79KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"classiPi.py <span style='color:#111;'> 2.39KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 1.92KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"img","children":[{"title":".gitignore <span style='color:#111;'> 1B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Immagine.png <span style='color:#111;'> 352.11KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明