فهرست مطالب:
- مرحله 1: آماده سازی خروجی: آردوینو و جعبه شما
- مرحله 2: راه اندازی BitVoicer
- مرحله 3: استفاده از Bitvoicer
- مرحله 4: کد آردوینو
تصویری: طبقه بندی تشخیص صدا: 4 مرحله (همراه با تصاویر)
2024 نویسنده: John Day | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2024-01-30 08:57
برای دوره TfCD از استاد IPD در TU دلفت.
این روش در مورد نحوه ایجاد یک سیستم تشخیص صدا قابل آموزش است. ما اصول و نحوه راه اندازی این پروژه را با کمک Arduino و BitVoicer توضیح می دهیم. پس از تکمیل اصول اولیه ما معتقدیم که می توانید از این سیستم به دلخواه خود استفاده کنید.
مرحله 1: آماده سازی خروجی: آردوینو و جعبه شما
شما به آردوینو ، سیم و LED نیاز دارید (سه مورد این کار را می کند). ما LED ها را به پین 3 ، 5 و 6 وصل کردیم (همه پین های PWM ، اگرچه از آنها استفاده نمی کنیم). به یاد داشته باشید ، برای این آموزش ما روی روش ورودی تمرکز می کنیم: تشخیص صدا. بنابراین ، ما روی خروجی این سیستم تمرکز نکردیم و آن را نسبتاً ساده نگه داشتیم.
برای نشان دادن استفاده از این فناوری ، ما جعبه ای ایجاد کردیم که در آن یاتاقان های چاپ سه بعدی را برای کاشت زانو قرار دادیم. ایده این است که شما موارد زیادی دارید و باید مورد مناسب را پیدا کنید. ما انتخاب می کنیم که این موضوع را با یک شی کوچک ، متوسط و بزرگ که نمادی از یاتاقان برای کاشت زانو است نشان دهیم. برای شفاف سازی بیشتر ، تصمیم گرفتیم از LED سبز برای اندازه کوچک ، LED زرد برای اندازه متوسط و قرمز برای بزرگ استفاده کنیم.
مرحله 2: راه اندازی BitVoicer
اولین کاری که می خواهید انجام دهید این است که محصول خود را تحت کمک> فعال کنید. این به شما امکان می دهد داده ها را از Bitvoicer به میکروکنترلر خود (Arduino) ارسال کنید.
در مرحله بعد ، می خواهید Bitvoicer را راه اندازی کنید تا در واقع از Arduino برای پیکربندی خروجی خود استفاده کند. به مسیر file> preferences بروید. در اینجا برخی از گزینه ها را مشاهده می کنید:
به پاراگراف اول اهمیت ندهید. اینها گزینه های آشکاری هستند که به شما امکان می دهد به محض روشن شدن رایانه ، سیستم تشخیص صدا را باز کرده و راه اندازی کنید. ممکن است بعداً این را با استفاده از Raspberry Pi در نظر بگیرید و یک سیستم مستقل بسازید.
در مرحله بعد ، گزینه زیر را مشاهده می کنید:
زبان تشخیص گفتار: تعیین اینکه کدام زبان BitVoicer باید تشخیص دهد ،
سطح اطمینان قابل قبول: توجه داشته باشید که تشخیص صدا آنچه را که گفته شد "پیش بینی" می کند. ممکن است هرگز به 100 reach نرسد ، اما 40 might ممکن است از قبل برای کار م effectivelyثر کافی باشد. این بستگی به لهجه کاربر ، میزان گفتار یا میکروفون دارد. بعداً به این موضوع برمی گردیم.
حداقل سطح صدا: حداقل سطح صوتی که کامپیوتر باید به آن گوش دهد
دوره فعال سازی سطح صدا (ms): مدت زمانی که پس از رسیدن به حداقل سطح صوتی باید چقدر گوش دهد
دوره تأخیر: تأخیر بین فرمان صوتی و خروجی شما.
در پاراگراف بعدی ، باید علامت غیر فعال کردن ارتباط را بردارید. این به Bitvoicer اجازه می دهد تا با آردوینو ارتباط برقرار کند. تنظیمات زیر عبارتند از نام بندر ، بیت در ثانیه ، برابری ، بیت متوقف ، کنترل جریان. نام پورت را روی پورت سریال سمت راست قرار دهید (این COMX نامیده می شود و X یک عدد است ، می توانید آن را در قسمت help> port در آردوینو پیدا کنید). مطمئن شوید که بیت های شما در ثانیه 9600 باشد. می توانید سایر گزینه ها را پیش فرض خود بگذارید.
برای پاراگراف بعدی ، ما قصد داریم از میکروفون کامپیوتر استفاده کنیم.
اکنون شما آماده بازی با Bitvoicer هستید.
مرحله 3: استفاده از Bitvoicer
در این ویدیو نحوه استفاده از Bitvoicer را توضیح می دهیم.
مرحله 4: کد آردوینو
ما از کد منبع دیگری استفاده کردیم و آن را برای استفاده ساده کردیم. نسخه ساده شده با آموزش را می توانید در کد پیوست آردوینو پیدا کنید. (منبع را می توانید در اینجا مشاهده کنید
خودشه! اکنون می توانید از دستورات صوتی به عنوان ورودی استفاده کنید و تصمیم بگیرید که چه خروجی در کد آردوینو می خواهید.
www.youtube.com/watch؟v=u8QUKTFdQgU
توصیه شده:
با ML طبقه بندی سطل زباله Pi بسازید!: 8 مرحله (همراه با تصاویر)
با ML یک طبقه بندی سطل زباله Pi بسازید! آموزش داده شده در لوب ، مبتدی پسند (بدون کد!)
فهرست بندی قالب بندی خودکار آردوینو: 3 مرحله
لیست بندی قالب بندی خودکار آردوینو: روش پیش فرض محیط برنامه نویسی آردوینو براکت ها (براکت های پیچ دار) سالهاست که من را آزار می دهد (تصویر اول را ببینید). من ترجیح می دهم براکت ها روی خطوط خودشان جدا شوند (تصویر دوم را ببینید) به من این را خیلی راحت تر می بینم
ایجاد طبقه بندی کننده تصویر OpenCV با استفاده از پایتون: 7 مرحله
ایجاد طبقه بندی کننده های تصویر OpenCV با استفاده از پایتون: طبقه بندی کننده های Haar در python و opencv کار بسیار دشواری است اما آسان است. ما اغلب در تشخیص و طبقه بندی تصویر با مشکلات روبرو هستیم. بهترین راه حل این است که طبقه بندی کننده خود را ایجاد کنید. در اینجا ما یاد می گیریم که طبقه بندی کننده های تصویر خود را با چند ارتباط ایجاد کنیم
تشخیص چهره+تشخیص: 8 مرحله (همراه با تصاویر)
تشخیص چهره+تشخیص: این یک مثال ساده از اجرای تشخیص و تشخیص چهره با OpenCV از دوربین است. توجه: من این پروژه را برای مسابقه سنسور ساختم و از دوربین به عنوان سنسور برای ردیابی و شناسایی چهره ها استفاده کردم. بنابراین ، هدف ما در این جلسه ، 1. Anaconda را نصب کنید
نحوه ایجاد تبلیغات طبقه بندی شده آنلاین: 3 مرحله (همراه با تصاویر)
چگونه یک آگهی طبقه بندی شده آنلاین ایجاد کنیم: چیزی دارید که فکر می کنید باید از آن جدا شوید؟ یکی از راههای تبلیغ چیزهایی که می خواهید بفروشید ، ارسال آگهی طبقه بندی شده است و امروزه استفاده از اینترنت روشی آسان ، م effectiveثر و تقریباً رایگان برای انجام این کار است. در این دستورالعمل ، من راهنمایی