谷歌语音识别官方speech_commands(audio_recognition)的使用指南（二）

最新推荐文章于 2024-11-23 00:15:00 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-23 00:15:00 发布 · 1.8k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客提到使用train.py完成模型训练后，接下来要将其转化成pb文件，涉及模型训练与文件转化的信息技术内容。
部署运行你感兴趣的模型镜像

使用train.py训练完成模型后，自然就要转化成pb文件了

python freeze.py --start_checkpoint="E:\mian\speech\speech_commands\speech_commands_train\conv.ckpt-500" --output_file="E:\mian\speech\speech_commands\speech_commands_train\my_frozen_graph.pb"

在这里插入图片描述

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Python3.11

Python3.11

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言，以其简洁易读的语法而闻名，适用于广泛的应用，包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

Google speech command 数据集如何获取？？
**My Coding Family**
05-24 2206
🏆本文收录于 《全栈Bug调优(实战版)》 专栏，该专栏专注于分享我在真实项目开发中遇到的各类疑难Bug及其深层成因，并系统提供高效、可复现的解决思路和实操方案。无论你是刚入行的新手开发者，还是拥有多年项目经验的资深工程师，本专栏都将为你提供一条系统化、高质量的问题排查与优化路径，助力你加速成长，攻克技术壁垒，迈向技术价值最大化与职业发展的更高峰🚀！
谷歌语音识别官方speech_commands(audio_recognition)的使用指南（四）
c2c2c2aa的博客
03-21 1409
好吧，菜鸟博主又一次回来了。 昨天成功转化的tf文件还是不能移植到安卓，大胆的我又开始了新的想法。 使用ml文件训练模型 还是原来的配方 (要将gennerator中代码修改为这样) python train.py -data_dir=data/train 好的，我们已经拥有了.hd5文件，现在把它先转化为.pb文件 cmd中运行 python convert_keras_to_quantize...
谷歌语音识别官方speech_commands(audio_recognition)的使用指南
c2c2c2aa的博客
03-20 8262
我大概的确是只菜鸡喽。 google的官方例程，我居然跑了两天才运行成功，问题是代码还不需要我自己来亲自修改，我修改的只是文件路径，不过还是成功了，哈哈哈，还是蛮开心。 简单的来说吧，就是因为我直接使用官方例程，数据集下载不了 python train.py 我一怒之下就自己去下载了，但是自己 下载之后，运行代码，它就是报错，比如它找不到标签什么的，它中途停止了什么的 Compressed fi...
[深度学习进阶 - 实操笔记] 语音识别speech_commands数据集
iamfishman
06-10 6103
语音识别 训练过程 前几天简单学了下语音识别的基础知识。（语音识别基础知识）理解了深度学习如何处理语音数据，并且识别语音。所以我就尝试着用学习时候的网络（如下）跑Speech-commands数据集。从里面挑了十个语音类别。但是效果并不好。 # 只用到了卷积 对频谱图进行训练 class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.seq = torch.nn.Sequentia
谷歌语音识别官方speech_commands(audio_recognition)的使用指南（三）
c2c2c2aa的博客
03-20 1531
有了pb文件，那我们必须把它转化为tf文件啊 import tensorflow as tf graph_def_file = "E:/mian/tflllll/my_frozen_graph.pb" input_arrays = ["Reshape_1"] output_arrays = ["add_2"] converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_f...
基于TensorRT C++ API 实现 tensorflow examples 中 speech_commands
J。
12-12 689
在TensorRT 中实现 tensorflow examples 中 speech_commands。
SpeechRecognition语音识别python库的13种语音识别方法及常见问题：recognition connection failed，ValueError
fengbuyu的博客
11-23 2501
Python 的 SpeechRecognition 库是一款广泛用于语音识别的工具，支持多种音频输入格式，可以将语音转换为文本，以下总结了支持的13种识别方法。以上是实现方法，会不断更新完善，如果直接需要SpeechRecognition语音识别python代码，请点赞评论留言支持一下，谢谢。
nyumaya_audio_recognition：在Raspberry Pi等嵌入式系统上使用神经网络对音频进行分类
02-05
在小型嵌入式系统上检测简单的语音命令和音频事件 Nyumaya离线音频分类。 对于Linux ， WASM和RaspberryPi ，图书馆是可用的。 运行一个例子 git clone --depth 1 ...
new SpeechRecognition()使用谷歌浏览器语音识别出错
最新发布
11-08
在谷歌浏览器中使用`new SpeechRecognition()`进行语音识别时，常见错误主要源于浏览器兼容性和API使用方式。以下是系统化的解决方案： ### 核心解决方案：浏览器兼容性处理 1. **使用带前缀的API** 谷歌浏览器...
google speech command dataset的生成
u011279649的专栏
02-09 3322
生成数据集的代码 tensorflow/examples/speech_commands ➜ speech_commands git:(master) ✗ ls accuracy_utils.cc data input_data.py label_wav_test.py recognize_commands.h train.py accuracy_utils.h free...
speech_command.zip
08-02
这是从google网站下载的tensorflow范例中的speech command示例android工程，能够识别简单的语音。由于示例在国内编译问题比较多，于是重新配置参数及库，便于调试。在android 4.0以及android O以上手机测试通过。
A neural attention model for speech command recognition
01-21
A neural attention model for speech command recognition
Speech-Command-Recognition-Control-On-Screen-Elements:使用Tensorflow.JS语音命令识别控制屏幕元素
05-24
Create React App入门 该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 npm test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希值。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！ 如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject 。 此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。 相反，它将所有配置文件和传递依赖项（we
TensorFlow之TF Speech等等
08-25
TensorFlow之TF Speech等等 详细介绍见这里：https://blog.youkuaiyun.com/kangear/article/details/82052938
VS2017 使用 tensorflow examples 中 speech_commands，训练自己数据集
J。
04-14 2074
使用 TensorFlow 官方提供的 speech_commands 语音分类模块，训练自己数据集。 详细文档请参考：https://blog.youkuaiyun.com/rainhurt/article/details/89097842 ，详解的非常清晰。 编译 准备数据集，由于训练样本数据我们设定的是 1000ms, 所以我们需要将数据都调整成 1000ms 的音频，但实际情况中数据集中的音...
语音命令识别：技术与实践
12-27 1246
1.背景介绍 语音命令识别(Speech Command Recognition，SCR)是一种自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)技术，它旨在识别和理解人类语音中的简短命令。这种技术在智能家居、智能汽车、语音助手、游戏等领域具有广泛的应用。 语音命令识别的核心任务是将语音信号转换为文本命令，然后根据命令执行相应的操作。这个过程包括以下几个步骤： 1...
语音命令识别与语音助手
01-08 3145
1.背景介绍 语音命令识别(Speech Command Recognition，SCR)和语音助手(Voice Assistant)是现代人工智能技术的重要应用领域。随着深度学习和自然语言处理技术的发展，语音命令识别和语音助手技术得到了巨大的推动。本文将详细介绍语音命令识别和语音助手的核心概念、算法原理、实现方法和未来发展趋势。 2.核心概念与联系 2.1 语音命令识别(Speech Co...
Google发布最新「语音命令」数据集，可有效提高关键词识别系统性能
weixin_33950035的博客
04-24 925
图源：unsplash来源 | 雷克世界编译 | 嗯~是阿童木呀、EVA导语：在本文中，我们描述了Google最新发布的一个用于帮助训练和评估关键词识别系统的口语词汇组成的音频数据集。讨论了为什么这个任务是一个有趣的挑战，以及为什么它需要一个专门的，与用于对完整句子进行自动语音识别的传统数据集所不同的数据集。我们提出了一种对该任务进行可重复、可比较的精确度指标度量方法。描述了数据是如何被收集和验证...
TensorFlow2.8.0代码分析之例子\examples\speech_commands\test_streaming_accuracy之main函数
qqq9668的博客
03-15 1435
函数作用：对一个连续的音频流，使用音频识别模型，生成识别精度的统计数据。 提供你要识别的长音频文件和与声音对应的文字清单文件，统计模型识别有多少错误，匹配的百分比会被分类。 使用此工具的示例如下： bazel run tensorflow/examples/speech_commands:test_streaming_accuracy -- \ --wav=/tmp/streaming_test_bg.wav \ --graph=/tmp/conv_frozen.pb \ --labels=
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值