文件名称:
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
开发工具:
文件大小: 354kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-05
详细说明：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
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
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