資料介紹
描述
1) 簡介
免提選擇電梯樓層
2) 特點(diǎn)
- 語音控制
- 液晶顯示器
3) 硬件
3.1) 用于 Raspi Stretch 的麥克風(fēng)
按照這些說明確保您可以在 Raspberry Pi 上錄制音頻
這是此項(xiàng)目中 Raspi Stretch 的配置:
更新 ALSA 配置:
sudo nano /usr/share/alsa/alsa.conf
并尋找以下兩行:
defaults.ctl.card 0
defaults.pcm.card 0
將“0”都更改為“1”,然后保存文件
3.2 示意圖
Raspi 和 LCD SSD1306
4) 代碼
4.1) 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集
首先,在您的計(jì)算機(jī)上下載并解壓縮Google Speech Commands 數(shù)據(jù)集。
打開 1_data_pre.py.
將變量更改 dataset_path
為指向計(jì)算機(jī)上解壓縮的 Google Speech Commands 數(shù)據(jù)集目錄的位置。運(yùn)行整個(gè)腳本。
該腳本會將所有語音樣本(不包括background_noise集)轉(zhuǎn)換為它們的梅爾頻率倒譜系數(shù) (MFCC),將它們分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集,并將它們作為張量保存在一個(gè)名為
all_targets_mfcc_sets.npz
.4.2) 訓(xùn)練模型
打開更改變量以指向解壓后的 Google Speech Commands 數(shù)據(jù)集目錄的位置。此外,將變量更改為指向文件的目錄位置。
02-train.py
.
dataset_path
feature_sets_path
all_targets_mfcc_sets.npz
運(yùn)行整個(gè)腳本。它將從第一個(gè)腳本中生成的文件中讀取 MFCC,構(gòu)建一個(gè) CNN,并使用我們創(chuàng)建的訓(xùn)練特征 (MFCC) 對其進(jìn)行訓(xùn)練。然后腳本會將模型保存在
allworld_model.h5
4.3) 轉(zhuǎn)換為 tflite
打開03-convert_tflite.py
并確保它keras_model_filename
指向我們在上一個(gè)腳本中創(chuàng)建的.h5 模型的位置。
運(yùn)行此腳本將 .h5 模型轉(zhuǎn)換為 .tflite 模型。我們將有
allword-model.tflite
4.4) Raspi 代碼
將allword-model.tflite,requirements.tx
t 和4_ras-voice-cmd.py
files 復(fù)制到 Raspberry Pi 上的同一目錄中。運(yùn)行requirements.txt
以安裝所有要求包。然后運(yùn)行 4_ras-voice-cmd.py
腳本。
如果最后 1 秒捕獲的音頻包含此列表中的單詞的置信度:
wake_word = ['backward', 'down', '8', '5', 'forward', '4', 'left', '9', 'no', 'off',
'on', '1', 'right','7','6', 'stop','3', '2', 'up','yes','0' ]
程序?qū)⒋蛴〕龅?4 行 LCD 中的單詞。
如果你接下來說“YES”,它將在 LCD 的第 3 行更新,如果“NO”,它將刪除它
如果我們選擇了錯(cuò)誤的樓層,我們可以再次選擇它來刪除它。在這個(gè)例子中,我們選擇了 1 - 9 -3 樓,但是我們不想去 9 樓,我們再次選擇它來移除它。
這里是視頻演示:
由于 Raspi 的限制,所以模型運(yùn)行不流暢,存在輸入溢出問題,但可以正常工作。
?
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