python - 在Python中,如何使该模型针对PC的音频输出流进行检查

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我一直在关注Audio Recognition for TensorFlow上的教程。
我已经训练了一个模型,并且想针对一个恒定流(即计算机上的音频输出设备)运行该模型。即扬声器发出的声音。该模型非常简单,并且不需要复杂的测试即可获得非常简单的音调,几乎可以肯定该模型已经过训练,但是目前我并不担心这一点。培训的输出为:

I0911 19:29:05.357377 4477539776 fishem.py:268] Step 250: Validation accuracy = 100.0% (N=4)
I0911 19:29:05.357587 4477539776 fishem.py:276] Saving to "logs/commands_train/conv.ckpt-250"
I0911 19:29:05.419842 4477539776 fishem.py:280] set_size=4
W0911 19:29:05.487061 4477539776 fishem.py:299] Confusion Matrix:
 [[1 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0]
 [0 0 2 0 0]
 [0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 1]]
W0911 19:29:05.487216 4477539776 fishem.py:301] Final test accuracy = 100.0% (N=4)
本文没有解释如何设置模型来检查诸如此类的音频流,而是着重于generated stream of audio和移动设备音频流。
给定使用初始文章生成的模型,对于Python和TensorFlow社区而言,这都是一个问题,我如何才能使其针对计算机上的音频输出进行测试。
非常感谢!

最佳答案

我能想到的最简单的方法是一个while循环,没有任何中断条件。在此while循环中,您必须捕获音频流(例如,使用pyaudio)并将其矢量化为模型的相同 vector 输入结构。接下来,您将必须将此 vector 提供给模型并捕获您感兴趣的事件。

关于python - 在Python中,如何使该模型针对PC的音频输出流进行检查,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57895021/

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