CNNの最近のブログ記事

Keras CNN Sound Classify #7

Keras CNN で 音の分類 #7

ディープラーニングで音声分類 のサンプルが出ていたので、試してみましたの #7です。
前回の #6 に続いて、Inception V3 学習済モデルを Tensorflow Lite に変換して、Coral Edge TPU USB で使えるように、
Quantization 化を試してみました。

開発環境
OS: Windwos10
GPU: GeForece GTX 1070 8GB
Anaconda
Python3.6
TensorFlow 1.15.0 GPU
Keras 2.3.1

注1) 今回は、TensorFlow 1.15.0 を使いました。
TensorFlow 1.14.0 では、Tensoflow Liteへの変換が上手く行きませんでした。
また、こちらの方が、Tensorflow Lite の実行速度が速いきがします。
注2)  Keras は、オリジナルを使っています。
tensorflow.python.keras を敢えて使っていません。

参考は、下記ページをさせて頂きました。
nb.oの日記:Edge TPUで独自モデルを作る(その2)
https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/#quantization
   → Retrain a classification model using post-training quantization (for TensorFlow 1 and 2)

Keras CNN Sound Classify #6

Keras CNN で 音の分類 #6。update 2020.5.29

ディープラーニングで音声分類 のサンプルが出ていたので、試してみましたの #6です。
今度は、Inception V3 を使っての学習ができたので、学習済モデルを、Tensorflow Lite に変換して試してみました。

開発環境
OS: Windwos10
GPU: GeForece GTX 1070 8GB
Anaconda
Python3.6
TensorFlow 1.15.0 GPU
Keras 2.3.1

注1) 今回は、TensorFlow 1.15.0 を使いました。
TensorFlow 1.14.0 では、Tensoflow Liteへの変換が上手く行きませんでした。
また、こちらの方が、Tensorflow Lite の実行速度が速いきがします。
注2)  Keras は、オリジナルを使っています。
tensorflow.python.keras を敢えて使っていません。

Keras CNN Sound Classify #5

Keras CNN で 音の分類 #5。update 2020.5.25

ディープラーニングで音声分類 のサンプルが出ていたので、試してみましたの #5です。
変更
1) 学習データのメルスペクトグラム方法を、変更しました。 by nishi 2020.5.25
 Keras CNN Sound Classify
で、オリジナルができたので、同じ要領で、今度は、
Inception V3 を使って、同じ学習データ、テストデータを使って試してみました。

開発環境
OS: Windwos10
GPU: GeForece GTX 1070 8GB
Anaconda
Python3.6
TensorFlow 1.14.0 GPU
Keras 2.3.1

注1) TensorFlow 1.14.0 を使っているのは、 K210 の YOLO v2 等で、
使っているので、他意はありません。
注2)  Keras は、オリジナルを使っています。
tensorflow.python.keras を敢えて使っていません。

手順は、上記ページに従って行いました。

Keras CNN Sound Classify #4

Keras CNN で 音の分類 #4。update 2020.4.20

ディープラーニングで音声分類 のサンプルが出ていたので、試してみましたの #4です。
変更
1) 学習データを、変更しました。 by nishi 2020.4.17
2) sound-predict3-mobile-v2.py で、4096Hz 以上をブーストしました。 by nishi 2020.4.19
3) 学習データ毎のエポック数を 5 → 4 に変更。 by nishi 2020.4.20

 Keras CNN Sound Classify
で、オリジナルができたので、同じ要領で、今度は、
Keras MobileNet V2 を使って、同じ学習データ、テストデータを使って試してみました。

開発環境
OS: Windwos10
GPU: GeForece GTX 1050 4GB
Anaconda
Python3.6
TensorFlow 1.14.0 GPU
Keras 2.3.1

注1) TensorFlow 1.14.0 を使っているのは、 K210 の YOLO v2 等で、
使っているので、他意はありません。
注2)  Keras は、オリジナルを使っています。
tensorflow.python.keras を敢えて使っていません。

手順は、上記ページに従って行いました。

Keras CNN Sound Classify #3

Keras CNN で 音の分類 #3。

ディープラーニングで音声分類 のサンプルが出ていたので、試してみました。

 Keras CNN Sound Classify
で、オリジナルができたので、同じ要領で、今度は、
Keras MobileNet を使って、同じ学習データ、テストデータを使って試してみました。

開発環境
OS: Windwos10
GPU: GeForece GTX 1050 4GB
Anaconda
Python3.6
TensorFlow 1.14.0 GPU
Keras 2.3.1

注1) TensorFlow 1.14.0 を使っているのは、 K210 の YOLO v2 等で、
使っているので、他意はありません。
注2)  Keras は、オリジナルを使っています。
tensorflow.python.keras を敢えて使っていません。

手順は、上記ページに従って行いました。

Keras CNN Sound Classify #2

Keras CNN で 音の分類 #2。

ディープラーニングで音声分類 のサンプルが出ていたので、試してみました。

Keras CNN Sound Classify
で、学習済データが出来上がったので、

アプリケーションとして、
Window10 の MIC から音を取り込んで、
上記分類器にかけるプログラムを作ってみました。

環境
Windows10
マイク
USB カメラ / ロジクール ウェブカメラ C270n

XIAOKOA PCマイク USBマイク

 

Keras CNN Sound Classify

Keras CNN で 音の分類。

ディープラーニングで音声分類 のサンプルが出ていたので、試してみました。
しかし、下の方も同じ内容だが、改造の途中経過が記載されている。
畳込みニューラルネットワークの基本技術を比較する ー音でもやってみたー

オリジナルは、学習のプログラムが全て書かれていなかったので、
自分で適当に考えて完成させてみました。

開発環境
OS: Windwos10
GPU: GeForece GTX 1050 4GB
Anaconda
Python3.6
TensorFlow 1.14.0 GPU
Keras 2.3.1

注1) TensorFlow 1.14.0 を使っているのは、 K210 の YOLO v2 等で、
使っているので、他意はありません。
注2)  Keras は、オリジナルを使っています。
tensorflow.python.keras を敢えて使っていません。

手順は、上記ページに従って行いました。

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