CNNの最近のブログ記事

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 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 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 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 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 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 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。