Intellektuaalne pudeli prügikast: 6 sammu

2024 Autor: John Day | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2024-01-30 08:47

Lõin selle prügikasti koos Yeting Bao ja Yuni Xiega. Tänan teid pühendumuse eest sellele projektile:).

Kasutage hõlpsasti kasutatavat masinõppe tööriista, et luua intellektuaalne pudeli prügikast oma koha lähedal asuvale ringlussevõtuosakonnale: kui olete pudeli spetsiaalsesse prügikasti lasknud, näitab selle kõrval olev ekraan selle materjali.

Tarvikud

Vajame pudelite kasti, mida soovite ringlusse võtta, mikrofoniga footonringi, Interneti -ühendusega arvutit ja nuppu (mida kasutame iPadis).

Samm: vaadake, kuidas see toimib

2. samm: tehke kast

Siin kasutame kasti moodustamiseks nelja akrüülplaati ja ühte puitplaati. Võite kasutada mis tahes materjali, mida soovite, kuid veenduge, et need oleksid piisavalt tugevad, et toetada tuhandeid pudelite mahakukkumisi, ja loomulikult peab see helisid tegema.

3. samm: koolitage oma akustilise masinõppe mudelit

Siin kasutame oma prügikasti prototüüpi, et simuleerida erinevat tüüpi pudelite prügikasti viskamist. Kasutades veebisaidi õpetatavat masinat, salvestame erinevat tüüpi langevaid helisid ja eraldame heliproove. Ja siis rongimudeli abil arvutit harjutama neid eri tüüpi helisid ära tundma. Ärge unustage mudelit eksportida, et seda saaks teie veebisaidil kasutada.

Selle käigus kogusime nelja tüüpi pudelite (plastpudel, purgid, paberkarp, klaas) tekitatud kukkumisheli, mida kasutatakse sageli igapäevaelus.

Samm: looge oma footoniring

Kasutage footoni ahela ühendamiseks mikrofoni ja kõlarit, vt ülaltoodud pilti. Ärge unustage seda vooluvõrku ühendada.

Aja veaotsing

Kui kasutate muud footoni või Arduino vooluringi versiooni, saate võib -olla rakendada Photonile masinõppe kogu „TensorFlowLite”. Kuid meie footoni versioon sellist funktsiooni ei täida. Selle asemel kasutame masinõppe tööriista javascripti kogu.

Vahepeal ei saa meie footoniversioon heli arvutisse saata ja seda reaalajas analüüsida. Seetõttu kasutame heli esitamiseks ja brauseris analüüsimiseks paketti „Speaker” npm.

Kui teil on mõni teine footoni või Arduino versioon, võite proovida mõnda lihtsamat viisi heli arvutisse saatmiseks või masinõppe kogu kasutamiseks oma vooluringis.

Samm: serveerige oma koodi arvutis

Kasutage koodi vastuvõtmiseks Node.js heli vastuvõtmiseks ja automaatseks esitamiseks. Sa saad

Selle leiate Githubist.

Siin on peamine kood, mida selles etapis kasutasime.

… // Salvestage wav -fail kohapeal ja esitage seda, kui edastamine on lõpule viidud

socket.on ('andmed', funktsioon (andmed) {// Saime selle ühenduse kohta andmeid. write.write (andmed, 'hex');});

socket.on ('lõpp', function () {console.log ('edastus lõpetatud, salvestatud kausta' + outPath '); write.end (); var file = fs.createReadStream (outPath); var reader = new wav. Reader (); // sündmust "formaat" väljastatakse WAVE päise lugeja lõpus. on ('format', function () {// päis WAVE eemaldatakse lugeja lugeja väljundist. toru (uus kõlar (wavOpts));}); // toru WAVE -fail lugeja eksemplari faili. toru (lugeja);}); }). kuulata (dataPort); …

6. samm: arendage oma visualiseerimist

Kasutage JavaScripti, et saata AJAX päring osakestele ja juhtida funktsiooni „open”. Kui avatakse funktsioon „open” ja väärtus on „1”, lülitatakse footonil olev mikrofon sisse ja salvestatakse 3 sekundit. Salvestatud heli saadetakse arvutisse ja esitatakse automaatselt.

Kui arvuti on heli vastu võtnud, kuvatakse lehel äratundmine.