Android Kotlin TensorFlow Lite で、Audio classification を試す。
Ml Kit には、なかった、 tensoflow Lite / examples / Audio classification というのがあったので、試してみる。
Android スマホは、カメラ、マイクが入っていて、外で簡単に試せるから、PC、Raspy、Jetson Nano 等と比べて便利じゃ。
いろんなことが試せるぞね。
それは、さておき、此処で使われているモデルは、YAMNet model との事。
性能のほうが興味があります。
でも、中身は、MobileNet v1 みたいなので、以前散々試したものと大して変わらないのかも。
Sound データの、テンサーへの与え方が気になります。
以前試したのは、Sound Data を数秒貯めて、高速フーリエ変換して、2D データ (スペクトラムデータ) にして、
CNN(畳み込みニューラルネットワーク)で、Image Classification を行う手法だったけれども、
今回はどうなっているのだろうか?
Kotlinの最近のブログ記事
Android Kotlin TensorFlow Lite で、Object Detection を試す。
TensorFlow Lite（Android）を使用してカスタム オブジェクト検出モデルを構築してデプロイする と言うのがあったので試してみました。
Android Kotlin でも、TensorFlow Lite が簡単に試せるみたいぞね。
CodeLab にしたがって、 starter に追加していけば、簡単にできたぞね。
"7. カスタム オブジェクト検出モデルをトレーニングする" で、自分でカスタムモデルも作って試せるみたいぞね。
おんちゃんには、 MLKit より、こちらの方の TensorFlow Lite を使うほうが、馴染みがあります。
Android Kotlin ML Kit を使用してバーコード スキャン
Google ML Kit のサンプルに、バーコード スキャン があったので、試してみました。
Android で、学習済Model を使って簡単に、機械学習の Object Detection が出来るみたい。
知らない間に、Android で此処までできるようになっていたとは、驚きじゃ!!
バーコード スキャン -> ML Kit を使用してバーコードをスキャンする（Android）
MLKit Samples の android/codescanner を試してみました。
1. ソースのダウンロード。
適当なディレクトリーで、
$ git clone https://github.com/googlesamples/mlkit.git
mlkit/android の下の、
codescanner と、internal ディレクトリーをそれぞれ、
~/AndroidStudioProjects/ 下へコピーします。