开源项目 `audio-classifier-keras-cnn` 使用教程

开源项目 audio-classifier-keras-cnn 使用教程

audio-classifier-keras-cnnAudio Classifier in Keras using Convolutional Neural Network项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/au/audio-classifier-keras-cnn

1. 项目的目录结构及介绍

audio-classifier-keras-cnn/
├── data/
│   ├── example_data/
│   └── test_data/
├── models/
│   └── example_model.h5
├── notebooks/
│   └── example_notebook.ipynb
├── src/
│   ├── data_loader.py
│   ├── model.py
│   ├── train.py
│   └── utils.py
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存放训练和测试数据集的目录。
  • example_data/: 示例数据集。
  • test_data/: 测试数据集。
• models/: 存放训练好的模型文件。
  • example_model.h5: 示例模型文件。
• notebooks/: 存放Jupyter Notebook文件。
  • example_notebook.ipynb: 示例Notebook文件。
• src/: 存放项目源代码的目录。
  • data_loader.py: 数据加载模块。
  • model.py: 模型定义模块。
  • train.py: 训练模块。
  • utils.py: 工具模块。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 src/train.py，该文件负责模型的训练过程。以下是 train.py 的主要功能：

• 加载数据：调用 data_loader.py 中的函数加载训练和验证数据。
• 构建模型：调用 model.py 中的函数构建卷积神经网络模型。
• 训练模型：使用加载的数据训练模型，并保存训练好的模型到 models/ 目录。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 requirements.txt，该文件列出了项目运行所需的依赖包及其版本。以下是 requirements.txt 的内容示例：

numpy==1.19.2
pandas==1.1.3
tensorflow==2.3.1
keras==2.4.3
librosa==0.8.0
matplotlib==3.3.2

通过安装这些依赖包，可以确保项目在不同环境中的一致性和稳定性。

audio-classifier-keras-cnnAudio Classifier in Keras using Convolutional Neural Network项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/au/audio-classifier-keras-cnn