ინტელექტუალური ბოთლის გადამუშავების ურნა: 6 ნაბიჯი

2024 ავტორი: John Day | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2024-01-30 10:17

მე შევქმენი ეს ნაგვის ურნა იეტგ ბაოსთან და იუნი სიესთან ერთად. მადლობა ამ პროექტისადმი ერთგულებისთვის:).

გამოიყენეთ ადვილად გამოსაყენებელი მანქანათმცოდნეობის ინსტრუმენტი თქვენი ადგილის მახლობლად გადამუშავების განყოფილების ინტელექტუალური ბოთლის გადამუშავების ურნის შესაქმნელად: მას შემდეგ რაც ბოთლს ჩააგდებთ სპეციალურ ურნაში, მის გვერდით ეკრანზე გამოჩნდება მისი მასალა.

მარაგები

ჩვენ გვჭირდება ყუთი ბოთლებისთვის, რომლის გადამუშავებაც გსურთ, მიკროფონით ფოტონის ჩართვა, კომპიუტერი ინტერნეტით და ღილაკი (რომელსაც ჩვენ ვიყენებთ iPad- ს).

ნაბიჯი 1: შეხედეთ როგორ მუშაობს

ნაბიჯი 2: გააკეთე ყუთი

აქ ჩვენ ვიყენებთ ოთხ აკრილის დაფას და ერთ ხის დაფას ყუთის შესაქმნელად. თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ ნებისმიერი მასალა, რაც გსურთ, მაგრამ დარწმუნდით, რომ ისინი საკმარისად ძლიერია, რომ მხარი დაუჭიროს ათასობითჯერ ბოთლების ჩაშვებას და, რა თქმა უნდა, მან უნდა გამოსცეს ხმები.

ნაბიჯი 3: მოამზადეთ თქვენი აკუსტიკური მანქანების სწავლების მოდელი

აქ, ჩვენ ვიყენებთ ჩვენი გადამუშავების ურნის პროტოტიპს იმისთვის, რომ სხვადასხვა ტიპის ბოთლები ნაგვის ურნაში ჩავაგდოთ. ვებსაიტის სწავლებადი აპარატის გამოყენებით, ჩვენ ვწერთ სხვადასხვა ტიპის ჩამოვარდნილ ბგერებს და ამოვიღებთ ხმის ნიმუშებს. შემდეგ კი მატარებლის მოდელის გამოყენებით ასწავლი კომპიუტერს ამ სხვადასხვა სახის ბგერების ამოცნობაში. არ დაგავიწყდეთ მოდელის ექსპორტი ისე, რომ ის თქვენს ვებგვერდზე გამოვიყენოთ.

ამ პროცესში ჩვენ შევაგროვეთ ოთხი სახის ბოთლების (პლასტმასის ბოთლი, ქილა, ქაღალდის ყუთი, მინა) მიერ ჩაშვებული ხმა, რომლებიც ხშირად გამოიყენება ყოველდღიურ ცხოვრებაში.

ნაბიჯი 4: შექმენით თქვენი ფოტონის წრე

გამოიყენეთ მიკროფონი და დინამიკი ფოტონის წრის დასაკავშირებლად, იხილეთ სურათი ზემოთ. ნუ დაგავიწყდებათ მისი დაკავშირება ენერგიასთან.

პრობლემის მოგვარება დრო

თუ იყენებთ ფოტონის ან არდუინოს მიკროსქემის სხვა ვერსიას, შეიძლება შეძლოთ Photon– ზე გამოიყენოთ მანქანათმცოდნეობის ბიბლიოთეკა „TensorFlowLite“. თუმცა, ფოტონის ჩვენი ვერსია არ ემსახურება ასეთ ფუნქციას. ამის ნაცვლად, ჩვენ ვიყენებთ მანქანათმცოდნეობის ინსტრუმენტის javascript ბიბლიოთეკას.

იმავდროულად, ჩვენი ფოტონის ვერსია ვერ აგზავნის აუდიოს კომპიუტერს და აანალიზებს მას რეალურ დროში. ამიტომ, ჩვენ ვიყენებთ "Speaker" npm პაკეტს აუდიოს დასაკრავად და ბრაუზერში გასაანალიზებლად.

თუ თქვენ გაქვთ ფოტონის ან არდუინოს სხვა ვერსია, თქვენ შეგიძლიათ სცადოთ უფრო მარტივი გზები აუდიოს კომპიუტერში გაგზავნისთვის ან გამოიყენოთ მანქანათმცოდნეობის ბიბლიოთეკა თქვენს წრეში.

ნაბიჯი 5: მიაწოდეთ თქვენი კოდი კომპიუტერზე

გამოიყენეთ Node.js კოდის მომსახურებისთვის აუდიოს მისაღებად და ავტომატურად დაკვრისთვის. Შენ შეგიძლია

მისი ნახვა შეგიძლიათ Github– ში.

აქ არის მთავარი კოდი, რომელიც ჩვენ გამოვიყენეთ ამ ნაბიჯში.

… // შეინახეთ wav ფაილი ადგილობრივად და ითამაშეთ გადაცემის დასრულების შემდეგ

socket.on ('მონაცემები', ფუნქცია (მონაცემები) {// ჩვენ მივიღეთ მონაცემები ამ კავშირის შესახებ. writer.write (მონაცემები, 'hex');});

socket.on ('დასასრული', ფუნქცია () {console.log ('გადაცემა დასრულებულია, შენახულია' + outPath); author.end (); var file = fs.createReadStream (outPath); var reader = new wav. Reader (); // "ფორმატის" მოვლენა გამოდის WAVE სათაურის მკითხველის დასასრულს. ("ფორმატი", ფუნქცია () {// WAVE სათაური ამოღებულია მკითხველის მკითხველის გამომავალიდან. პიპი (ახალი სპიკერი (wavOpts));}); // მიაწოდეთ WAVE ფაილი Reader- ის მაგალითზე file.pipe (მკითხველი);}); }). მოუსმინეთ (dataPort); …

ნაბიჯი 6: განავითარეთ თქვენი ვიზუალიზაცია

გამოიყენეთ javascript, რათა გაგზავნოთ AJAX მოთხოვნა ნაწილაკებზე და გააკონტროლოთ ფუნქცია "ღია". როდესაც "ღია" ფუნქცია იძახება და მნიშვნელობა არის "1", მიკროფონი ფოტონზე ჩართული და ჩაწერილი იქნება 3 წამის განმავლობაში. ჩაწერილი აუდიო გადაეგზავნება კომპიუტერს და ავტომატურად დაიკვრება.

მას შემდეგ რაც კომპიუტერმა მიიღო აუდიო, აღიარება გამოჩნდება გვერდზე.