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公开(公告)号:CN116647612A
公开(公告)日:2023-08-25
申请号:CN202310695114.1
申请日:2023-06-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04M1/72409 , G10H1/00 , G10L13/02 , G10L25/30 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于卷积神经网络的摇晃手机生成音乐的方法,包括:步骤S1:为自然七声音阶中的六个分别设定相应的手势并收集六个手势的加速度计传感器数据,在经过处理后制成数据集;步骤S2:构建一维卷积神经网络模型,调节参数,传入预处理过的数据对模型进行训练,将训练好的模型进行量化优化并转换为Tensorflow Lite模型;步骤S3:将Tensorflow Lite模型部署到Android中,采集摇晃手机过程中产生的传感器数据,并将其作为输入传递到Tensorflow Lite模型中进行识别;步骤S4:根据识别结果来播放相应音阶的声音。本发明的方法抛弃了传统的机器学习算法,使用一维卷积神经网络,在简化了识别过程的情况下,有更好的特征提取效果,提高动作识别的准确率以及提供更好的人机交互体验。