使用卷积神经网络进行音频分类
通过 Raspberry 5 AI 模型部署实现音频分类
学习内容：
- 定义真实的音频环境来记录机器学习模型预测的片段。
- 编写负面和正面的音频片段以供机器学习使用。
- 注入“音频关键词”以在 Positive Audio Clips 中触发 RASPI 5 处理器动作。
- 将音频文件切分成多个音频片段，以供神经网络输入。
- 应用神经网络使用的原始音频准备的 5 个阶段（负载、时间域、频域、频谱图和调整大小）。
- 使用 Librosa、频谱图和原始音频分贝供神经网络使用。
- 将标记音频片段用作正音频和负音频，以供神经网络训练使用。
- 对音频片段进行切片、标记和批处理以供神经网络使用。
- 使用 Google Colab 创建一个带有卷积神经网络的 Python 程序，用于音频分类和预测，并保存为 H5 AI 模型。
- 组装 Raspberry Pi 5 和其他硬件设备以用于音频预测。
- 安装 Raspberry Pi 5 软件要求，包括操作系统、VNC 查看器、Librosa、Tensorflow 等。
- 使用 FileZilla 将要保存的 H5 AI 模型传输到 Raspberry Pi 5 中。
- 在 Raspberry Pi 5 内部部署并运行 H5 AI 模型并进行音频预测。
- 使用 Raspberry Pi 5 音频预测来控制伺服电机的运动。
课程内容主题：
- 人工智能（AI）
- 其他 IT 和软件
- 信息技术与软件
课程要求：
- 具备 Python 基础知识和 AI 基础知识。
课程详细描述：
本课程旨在让您真正了解如何在机器学习中处理音频文件。本课程将为您提供使用 Python 从 A 到 Z 处理音频文件的完整记录。您将会学到如何使用卷积神经网络生成用于音频分类目的的 H5 AI 模型，以及对 Raspberry Pi 5 的组装、编程和部署等知识。
- 识别和录制音频环境以供机器学习使用。
- 处理原始音频片段并注入神经网络要检测的关键字。
- 将标记的音频片段用作正负样本，用于训练卷积神经网络。
- 应用五个阶段（加载、时域、频域、频谱图和调整大小）来准备原始音频片段以供预测使用。
- 利用 Python 编程生成用于音频分类的 H5 AI 模型。
- 部署并运行 Raspberry Pi 5 上的 H5 AI 模型，通过音频命令控制伺服电机的动作，并进行实时测试。
本课程适用于任何需要全面了解机器学习中如何操作音频文件、在 Python 中处理音频文件以及使用 Raspberry Pi 5 处理音频的人。
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