文件名称：EARS：EARS：环境音频识别系统
文件大小：5.63MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-26 10:27:33
raspberry-pi demo convolutional-neural-networks environmental-sounds audio-recognition
EARS：环境音频识别系统 EARS是在低功率器件上进行实时环境音频处理和识别的卷积神经网络的概念验证实施（目前已在Raspberry Pi 3 Model B上进行了开发和测试）。 EARS具有用于音频捕获和分类的后台线程，以及基于服务器的仪表板，可提供实时可视化以及从设备到浏览器的音频流。 注意事项： EARS对CPU造成了很大的负担，因此建议使用适当的冷却解决方案（散热器）。 但是，如果没有过多使用Bokeh应用程序，即使没有一个应用程序，它也可以正常工作。 实时音频流可能会断断续续或不同步，尤其是在使用“静音/取消静音”按钮时。 实际的生产部署将受益于服务器节点架构，其中SoC
【文件预览】：
EARS-master
----.gitignore(70B)
----requirements.txt(114B)
----assets()
--------logo.ai(1.08MB)
--------ears-deployment-photo-2.gif(135KB)
--------logo.gif(654B)
--------ears-deployment-photo.gif(83KB)
--------EARS-demo.gif(2.32MB)
----LICENSE(1KB)
----.github()
--------stale.yml(702B)
----README.md(5KB)
----run.sh(70B)
----ears()
--------model_labels.json(652B)
--------templates()
--------dataset()
--------__init__.py(0B)
--------server_lifecycle.py(217B)
--------static()
--------config.py(966B)
--------audio.py(5KB)
--------main.py(11KB)
--------model.json(4KB)
--------model.h5(1.97MB)
--------train.py(5KB)