在 Python 中，如何让这个模型检查 PC 的音频输出流答案

【问题标题】：In Python how can I make this model check against the audio output stream for a PC在 Python 中，如何让这个模型检查 PC 的音频输出流
【发布时间】：2019-09-11 18:37:46
【问题描述】：

我一直在关注Audio Recognition for TensorFlow上的教程。

我已经训练了一个模型，我想针对恒定流运行该模型，该恒定流是计算机上的音频输出设备。即扬声器发出的任何声音。该模型非常简单，并且对于非常简单的音调进行复杂的测试，该模型几乎可以肯定是过度训练但在这一点上我并不关心这一点。训练的输出是：

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)

本文没有说明如何设置模型以检查此类音频流，而是重点关注 generated stream of audio 和移动设备音频流。

这是 Python 和 TensorFlow 社区的一个问题，给定一个使用初始文章生成的模型，我怎样才能让它针对计算机上的音频输出进行测试。

非常感谢！

【问题讨论】：

标签： python tensorflow machine-learning audio audio-streaming

【解决方案1】：

我能想到的最简单的方法是没有任何中断条件的 while 循环。在此 while 循环中，您必须捕获音频流（例如使用 pyaudio）并将其矢量化为与模型相同的矢量输入结构。接下来，您必须将此向量提供给您的模型并捕获您感兴趣的事件。

【讨论】：

您好，非常感谢您的回复。当您说 Vectorize 时，我不确定您的意思。例如，我的模型可以针对 wav 文件进行测试？
矢量化正在获取音频数据，并将其转换为模型的数字输入数据。
有没有这样做的例子。这是有道理的，但考虑到我的剪辑大约是一秒钟，我是每秒采样一次，还是有办法尽可能快地不断与模型进行比较？一个很好的例子。