【发布时间】：2021-06-20 10:04:12
【问题描述】：
我需要在 android 中创建一个项目，该项目从麦克风获取输入并对正在录制的内容进行分类。 为此，我使用 keras 在 python 语言和 Google Colab 中创建并训练了一个卷积神经网络模型。数据集获取如下： 使用 UrbanSound8k 数据集，我读取了 .wav 文件（使用 Python 中的声音文件库）并将它们存储在 numpy 数组中。然后我做了一些处理，将每个 numpy 数组（对应每个声音文件）变成了 2D 特征矩阵（10x40）（也是 numpy 格式）。
我使用这些“图像特征”训练了一个卷积神经网络。训练后，我将训练好的模型保存在 .h5 文件中，然后将其转换为 .tflite 模型
现在我必须将此 .tflite 模型集成到我的 android 应用程序中，但我不确定如何实现。
我需要获取 .wav 文件的输入（来自手机的麦克风）并在数组中获取音频的样本，然后将数组处理为 10x40 特征矩阵（以便它与 .tflite 模型的输入相匹配）。如何在 java 代码中做到这一点？
【问题讨论】：
标签： java python android numpy tensorflow