教材変更・・・

qiita.com

こちらの言うとおりwaveioを入れることにしました。

scikits.audiolabにしようと思ったのですが、バージョンが3.4に対応していないそうなので却下。

 

/ChromagramSample

をパクろうと思ったのですが、別の教材を探してみます。

本日時間切れでここまで

基礎に戻ってSTFTをやってみた

音楽の解析をSTFTでやってみたくて、リンク先のソースを再現させてみることにしました。

http://yukara-13.hatenablog.com/entry/2013/11/17/210204


こちらではpythonのバージョンは2.7

私は3.4と言うことでいくつかの差分がありこのままでは動作しませんでした。

あと前提条件の違いもあるようです。私はラズパイ３&ubuntuMATEなので...


グラフ表示は

ipython notebookを使いました。

xrangeは廃止されているのでrangeを使用。

matplotlibも使っています。


でできたのですがx軸が1000msecまでしか表示できず！

なんでかわからないまま時間切れとなりました。

表示方法はこのソースを修正するのではなく、前回勉強したものを持ってこようかと考えています。

本日はソース公開まで行けませんでしたが次回ラズパイ起動したら載せたいと思います。


librosaを入れてみた

画像認識系は敷居が高く時間もかかるのでpythonの勉強をやるにしても、回転に時間がかかるのは効率が悪い。

もう少し負荷の少ない音声で勉強しようと思い、音声系のことを調査したら適当な物が見つかったので

Tryしてみた。


CDデータを読み込んでスペクトログラム解析する。


と、ここからは例によってつまずき日記。

jupyter notebook ってなんだよ？とわからないままterminalを使ってpython3をやってみるが動かない。

librosaは入れたよ。何がないの？


pip install jupyter


動かない！  ググるとブラウザを使って表示もさせるらしいことに気がつく。更にインストールの仕方もまずいらしい。


pip3 install "ipython[notebook]"


これで依存関係も解決のはず


インストール終了後、


ipython notebook

で起動させる。

サンプルのプログラムはこちらからいただきました。

http://np2lkoo.hatenablog.com/entry/2016/09/22/052354

audio_pathの部分は変更して、ファイルを置いたpath名とファイル名を記載。


んで実行してみるとウェブから起動されたプログラムはちゃんと動いている。


スペクトログラムが表示されるまで2時間。うちインデントの挿入がエラーを引き起こし奮闘すること1時間。


できた結果がこれ。





画像認識　続き

ｏｒａｎｇｅの画像を拾ってきて認識できるかやってみた。

f:id:tatsuzou-hasegawa:20170521163747j:plain

画像の名前はｅｌｅｐｈａｎｔ．ｊｐｇに変える。

 

f:id:tatsuzou-hasegawa:20170521163905p:plain

下から8行目にorangeと返してきました。

何故かエラーも吐くのですが、まあいいか。

このままでは不十分なので変更が必須ですが、今日のところはこの辺で。

raspberry Pｉ3で画像認識　できたぞー

2017/5/20

前回はメモリが足らないと言っている感じなので、ubuntuでスワップを増やすようにした。
で、１GBをスワップに当ててから再度やってみる


$ python3 inception_v3.py
Using TensorFlow backend.
Traceback (most recent call last):
File "inception_v3.py", line 403, in <module>
img = image.load_img(img_path, target_size=(299, 299))
File "/home/hase/.pyenv/versions/3.4.1/lib/python3.4/site-packages/keras/preprocessing/image.py", line 318, in load_img
raise ImportError('Could not import PIL.Image. '
ImportError: Could not import PIL.Image. The use of `array_to_img` requires PIL.
Exception ignored in: <bound method Session.__del__ of <tensorflow.python.client.session.Session object at 0x6e057b30>>
Traceback (most recent call last):
File "/home/hase/.pyenv/versions/3.4.1/lib/python3.4/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 587, in __del__
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'TF_NewStatus'

うーん、また違うエラー・・・
PILがないときたのでinstall

現在ではpiｌよりpillowを入れている人が多いみたいなのでまずはこっちを入れてみる


$ pip3 install pillow
Collecting pillow
Downloading Pillow-4.1.1.tar.gz (11.3MB)
100% |████████████████████████████████| 11.3MB 23kB/s
Collecting olefile (from pillow)
Downloading olefile-0.44.zip (74kB)
100% |████████████████████████████████| 81kB 1.8MB/s
Building wheels for collected packages: pillow, olefile
Running setup.py bdist_wheel for pillow ... done
Stored in directory: /home/hase/.cache/pip/wheels/81/db/ec/08c4136b89406550fd25de7eaa617024c8762c58f6aceb339c
Running setup.py bdist_wheel for olefile ... done
Stored in directory: /home/hase/.cache/pip/wheels/20/58/49/cc7bd00345397059149a10b0259ef38b867935ea2ecff99a9b
Successfully built pillow olefile
Installing collected packages: olefile, pillow
Successfully installed olefile-0.44 pillow-4.1.1

とりあえずいれてみたので、またやってみる

hase@hase-desktop:~/Documents/deep-learning-models-master$ python3 inception_v3.py
Using TensorFlow backend.
Traceback (most recent call last):
File "inception_v3.py", line 403, in <module>
img = image.load_img(img_path, target_size=(299, 299))
File "/home/hase/.pyenv/versions/3.4.1/lib/python3.4/site-packages/keras/preprocessing/image.py", line 320, in load_img
img = pil_image.open(path)
File "/home/hase/.pyenv/versions/3.4.1/lib/python3.4/site-packages/PIL/Image.py", line 2410, in open
fp = builtins.open(filename, "rb")
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'elephant.jpg'
hase@hase-desktop:~/Documents/deep-learning-models-master$

・・・/PIL/Image.pyがないので写真も見つからないはずだ。
どうしようと思ったが、調べてみるとPILはすでに入っている。
ということは、単にファイルが見つからないだけか？

ということで、elephant.jpgをそこら中に入れてみたところ、
inception_v3.pyと同じディレクトリで良いことがわかった。


で、試した結果が次のログ。
象の写真をやってみた。

hase@hase-desktop:~/Documents/deep-learning-models-master$ python3 inception_v3.py
Using TensorFlow backend.
Label: tusker
hase@hase-desktop:~/Documents/deep-learning-models-master$

きばのある動物、と回答。
まあ、そのとおりなんですが。
elephant.jpgという名前でりんごの写真を入れてみた。


hase@hase-desktop:~/Documents/deep-learning-models-master$ python3 inception_v3.py
Using TensorFlow backend.
Label: Granny_Smith
hase@hase-desktop:~/Documents/deep-learning-models-master$

Granny_Smith りんごの種類ですね。ある意味正解。

 

先人に感謝・・・(^人^)

 

2週間かかりましたができました（平日は全然やっていませんが）