首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在Android Studio中集成tflite模型来识别声音(Java语言)

在Android Studio中集成tflite模型来识别声音,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确保已经安装了最新版本的Android Studio,并创建一个新的Android项目。
  2. 在项目的app级别的build.gradle文件中,添加以下依赖项:
代码语言:txt
复制
dependencies {
    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.5.0'
}

这将引入TensorFlow Lite库,以便在Android应用中使用tflite模型。

  1. 将tflite模型文件(通常是一个.tflite文件)复制到项目的assets文件夹中。
  2. 创建一个新的Java类,用于加载和运行tflite模型。以下是一个简单的示例:
代码语言:txt
复制
import android.content.res.AssetFileDescriptor;
import android.content.res.AssetManager;
import android.os.Bundle;
import android.util.Log;

import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;

import org.tensorflow.lite.Interpreter;

import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.nio.MappedByteBuffer;
import java.nio.channels.FileChannel;

public class SoundRecognitionActivity extends AppCompatActivity {
    private Interpreter tflite;

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);

        try {
            tflite = new Interpreter(loadModelFile());
        } catch (IOException e) {
            Log.e("SoundRecognition", "Failed to load tflite model.");
        }

        // 在这里可以调用tflite模型进行声音识别
    }

    private MappedByteBuffer loadModelFile() throws IOException {
        AssetManager assetManager = getAssets();
        AssetFileDescriptor fileDescriptor = assetManager.openFd("model.tflite");
        FileInputStream inputStream = new FileInputStream(fileDescriptor.getFileDescriptor());
        FileChannel fileChannel = inputStream.getChannel();
        long startOffset = fileDescriptor.getStartOffset();
        long declaredLength = fileDescriptor.getDeclaredLength();
        return fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, startOffset, declaredLength);
    }
}

在上述代码中,loadModelFile()方法用于加载tflite模型文件。

  1. 在Android Studio中,创建一个新的Activity或Fragment来显示和处理声音识别的结果。
  2. 在需要进行声音识别的地方,调用tflite模型进行推理。根据具体的声音识别模型和需求,可以使用不同的输入和输出方式。

以上是在Android Studio中集成tflite模型来识别声音的基本步骤。具体的实现方式和细节可能因项目需求和模型类型而有所不同。关于tflite模型的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的TensorFlow Lite产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Android上的TensorFlow Lite,了解一下?

另外,在支持它的Android设备上,解释器也可以使用Android神经网络API进行硬件加速,否则默认在CPU上执行。 在本文中,我将重点介绍如何在Android应用中使用它。...TensorFlow上还无法训练模型,您需要在更高性能的机器上训练模型,然后将该模型转换为.TFLITE格式,将其加载到移动端的解释器。 ?...它使用MobileNet模型,该模型针对移动设备上的多种图像场景进行设计和优化,包括对象检测、分类、面部属性检测和地标识别。 ?...解释器加载一个模型,并提供一组输入运行它。 然后TensorFlow Lite将执行该模型并写到输出,非常简单。...您可以使用命令: git clone https://www.github.com/tensorflow/tensorflow 完成之后,您可以在Android Studio打开的TensorFlow

1.7K40

精通 TensorFlow 1.x:16~19

要了解如何在移动设备上使用 TensorFlow 模型,在本章我们将介绍以下主题: 移动平台上的 TensorFlow Android 应用的 TFMobile Android 上的 TFMobile...可以集成到移动应用,用于涉及以下一项或多项机器学习任务的许多用例: 语音识别 图像识别 手势识别 光学字符识别 图像或文本分类 图像,文本或语音合成 对象识别 要在移动应用上运行 TensorFlow...Android 上的 TFLite 演示 要在 Android 上构建 TFLite 演示,请按照下列步骤操作: 安装 Android Studio。...使用 Android Studio,从路径~/tensorflow/tensorflow/contrib/lite/java/demo打开 Android 项目。...总结 在本章,我们学习了如何在 R 中使用 TensorFlow 核心,TensorFlow 估计器和 Keras 包构建和训练机器学习模型

4.8K10

Android Tensorflow 示例代码 Pose Estimation项目编译

文本分类 text_searcher 文本搜索 video_classification 视频分类 这些示例,有些是Android端代码和ios端代码都存在,有些只有Android,没有ios的。...PoseEstimation 导入 我们选择examples\lite\examples\pose_estimation\android 目录,导入到Android Studio之中。...就可以打开关于人体姿态识别的Demo示例了。 Android Studio建议在4.2版本以上。否则会有很多编译错误需要我们进行修改。 最小API 21。...3.1 tflite 模型介绍 如果不导入该四种模型库,在运行时App会崩溃的。 在这个示例Demo,展示了四种姿态模型。...(2017年,发布的上一代姿态识别) (PS:这四个文档,在示例代码并不存在,需要我们主动进行下载这四种模型) 总而言之:追求速度用:movenet_lightning.tflite

1.1K10

Android Studio新特性:使用TFLite模型更简单

Android Studio仍然在疯狂更新,隔一段时间打开Android Studio,就会提示有新版本,对此我已经见怪不怪。一般而言,我会顺手点击一下升级。...TensorFlow Lite是最受欢迎的编写移动端机器学习模型的开发库,在我之前的文章也写过如何在Android程序中使用TFLite模型。...而在Android Studio 4.1,这个开发过程得到了简化,导入模型后,Android Studio会生成辅助类,我们只需编写极少的代码即可运行模型,而且还提升了类型安全性。...Android Studio菜单 选择后缀名为.tflite模型文件。模型文件可以从网上下载或自行训练。 ? 导入模型 点击对话框上的 Finish。...查看模型元数据(metadata)和用法 在Android Studio双击 ml/ 文件夹下的模型文件,可以看到模型的详细信息,比如我所使用的 mobilenet_v1_0.25_160_quantized

2.3K20

TensorFlow 智能移动项目:11~12

文件夹拖放到 Android Studio 的 HelloTFLite 应用。...(ImageClassifier.java:173) 现在,Android Studio 的 HelloTFLite 应用应类似于图 11.6: 图 11.6:使用 TensorFlow Lite...我们还将讨论如何集成图像分类,这是我们在第 2 章,“通过迁移学习对图像进行分类”时使用的模型,并通过文字转语音功能使机器人告诉我们它可以识别的内容,以及如何集成音频识别,这是我们在第 5 章,“了解简单语音命令...我们将修改相机示例应用,以将文本集成到语音,以便该应用在四处走动时可以说出其识别出的图像。...然后,我们介绍了使用 Python 构建的 TensorFlow 教程的三个有趣的模型(音频识别,图像字幕和快速绘制),并展示了如何在移动设备上重新训练和运行这些模型

4.1K10

边缘智能:嵌入式系统的神经网络应用开发实战

神经网络与嵌入式系统神经网络是一种模拟人脑的计算模型,广泛用于图像识别、自然语言处理、声音识别等领域。传统上,这些任务需要大量的计算资源,通常由云服务器完成。...神经网络在嵌入式系统的应用神经网络在嵌入式系统的应用广泛,包括但不限于以下领域:1. 图像识别神经网络在边缘设备上用于图像识别智能摄像头、自动驾驶汽车和无人机。...自然语言处理嵌入式设备可以通过神经网络实现自然语言处理任务,语音助手、实时翻译和智能对话。这些应用需要处理大量的文本和语音数据。...以下是一些简单的代码案例,演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite运行神经网络模型。4....TensorFlow Lite 语音识别示例以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite进行语音识别。需要一个TensorFlow Lite模型,该模型用于识别语音。

46210

体态识别算法在 Android 端部署实例

近来,在哔哩哔哩上看到一个很有趣的成果:项目中将陀螺仪集成到狗狗衣服内,后续通过无线的方式将关节数据传输给手机APP,在手机端通过人工智能算法识别狗的运动状态,并且通过three.js将结果进行可视化。...整个项目主要包含硬件和软件两部分,其中硬件部分主要是对传感器的输出信号进行采集,前期文章具有详细描述,具体可以参考:数据采集版以及血压信号采集等;近来,想要在软件方面做一些初期工作,将深度学习模型集成到...系统框架 前期推文中详细介绍了体态识别算法的原理、模型的训练过程以及算法的应用实例等,然而如何将模型部署到手机端是一个亟待解决的问题。调研发现,项目实施过程主要包含:1....在 Android 端加载 .tflite文件,具体过程如下所示:图片深度学习模型格式转化 预想这部分应该没有任何难度,通过几行代码就能实现模型格式转化,奈何实际执行过程中一直报错,显示找不到相应的库函数...3所示:图片深度学习模型Android 端的部署 近来在同学小A的帮组下,将深度学习模型部署在Android studio 内。

69910

Android Studio 4.1 发布啦

/emulator#run-emulator-studio 使用TensorFlow Lite模型 ML模型绑定可以让开发者更轻松地在项目直接导入.tflite 模型,然后 Android Studio...TensorFlow Lite 模型将元数据添加到TensorFlow Lite模型概述(https://www.tensorflow.org/lite/convert/metadata )。...的文件菜单打开 TensorFlow Lite模型导入对话框 。 选择 .tflite 模型文件。 点击完成。...示例所示,Android Studio 创建了一个 MobilenetV1025160Quantized 用于与模型进行交互的类。 如果模型没有元数据,屏幕将仅提供最少的信息。...这些快照可以帮助开发者识别和修复源的任何问题,但是必须首先将它们符号化,以将计算机地址转换回人类可读的函数名。

6.4K10

TensorFlow:使用Cloud TPU在30分钟内训练出实时移动对象检测器

我们可以使用许多模型训练识别图像的各种对象。我们可以使用这些训练模型的检查点,然后将它们应用于我们的自定义对象检测任务。...这是有效的,对于机器而言,识别包含基本对象(桌子,椅子或猫)的图像的像素的任务与识别包含特定宠物品种的图像的像素区别不大。...现在,你的GCS存储桶应该有24个文件。我们几乎准备好开展我们的训练工作,但我们需要一个方法告诉ML Engine我们的数据和模型检查点的位置。...使用Cloud ML Engine上使用Cloud TPU训练量化模型 机器学习模型有两个不同的计算组件:训练和推理。在此示例,我们正在利用Cloud TPU加速训练。...Android SDK和构建工具可以单独下载,也可以作为Android Studio的一部分使用。

3.9K50

Android上用AI识别物体

AI其中一个很重要的应用就是物体识别。 今天我们来看看如何在Android上实现这个功能。 物体识别 物体识别包括两个方面,一个是物体位置识别,划出图片中的物体在什么位置。...Android导入AI框架 要在Android上使用AI网络,首先需要集成能够解读AI网络的框架。...AI 的输入和输出 拿物体识别模型来说,这个模型识别1000多种物体,那么它对一张图片的分析结果也会有1000多个输出对不对? 我们先简单地理解这个过程。...物体识别网络通常有两个模型构成,一个是网络,另一个是标签。 网络是用来分析图片并输出结果的, 标签是用来描述网络能识别什么内容。...需要源码的小伙伴可以在公号回复”物体识别获取源码回去研究。 下面是AI app的截图。 ? phone ? laptop

4.2K60

基于Tensorflow2 Lite在Android手机上实现图像分类

Tensorflow2的keras搭建的一个MobileNetV2模型并训练自定义数据集,本教程主要是介绍如何在Android设备上使用Tensorflow Lite部署分类模型,所以关于训练模型只是简单介绍...= converter.convert()open("mobilenet_v2.tflite", "wb").write(tflite_model)在部署到Android可能需要到输入输出层的名称,...Tensorflow Lite工具编写一个TFLiteClassificationUtil工具类,关于Tensorflow Lite的操作都在这里完成,加载模型、预测。...在构造方法,通过参数传递的模型路径加载模型,在加载模型的时候配置预测信息,例如是否使用Android底层神经网络APINnApiDelegate或者是否使用GPUGpuDelegate,同时获取网络的输入输出层...,进入到页面我们就要先加载模型,我们是把模型放在Android项目的assets目录的,但是Tensorflow Lite并不建议直接在assets读取模型,所以我们需要把模型复制到一个缓存目录,然后再从缓存目录加载模型

2.3K10

基于Tensorflow2 Lite在Android手机上实现图像分类

以下是使用Tensorflow2的keras搭建的一个MobileNetV2模型并训练自定义数据集,本教程主要是介绍如何在Android设备上使用Tensorflow Lite部署分类模型,所以关于训练模型只是简单介绍...= converter.convert() open("mobilenet_v2.tflite", "wb").write(tflite_model) 在部署到Android可能需要到输入输出层的名称...Tensorflow Lite工具 编写一个TFLiteClassificationUtil工具类,关于Tensorflow Lite的操作都在这里完成,加载模型、预测。...在构造方法,通过参数传递的模型路径加载模型,在加载模型的时候配置预测信息,例如是否使用Android底层神经网络APINnApiDelegate或者是否使用GPUGpuDelegate,同时获取网络的输入输出层...> 在MainActivity.java,进入到页面我们就要先加载模型,我们是把模型放在Android项目的assets

3.2K40

了解机器学习深度学习常用的框架、工具

它支持多种深度学习模型,并提供丰富的预训练模型供用户使用。Caffe 框架广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等众多领域。...此外,PaddlePaddle 还支持多种语言创建深度学习模型 Python、C++ 等。...易于集成TFLite 提供了简单易用的 API 和丰富的文档资料,使得开发者可以快速将 AI 功能集成到应用。...支持多种语言和平台: 编译后的模型可以在多种编程语言 Python、Java)和平台上使用。...优化预测性能: Treelite 采用多种优化技术(并行计算、缓存优化等)提高预测速度。 易于集成: 编译后的模型可以轻松地集成到现有的应用程序,无需依赖原始训练框架。

4600

Android TensorFlow Lite 深度学习识别手写数字mnist demo

因此,如果要给移动端使用的话,必须把 TensorFlow 训练好的 protobuf 模型文件转换成 FlatBuffers 格式。官方提供了 toco 实现模型格式的转换。 三....常用的 Java API TensorFlow Lite 提供了 C ++ 和 Java 两种类型的 API。无论哪种 API 都需要加载模型和运行模型。...而 TensorFlow Lite 的 Java API 使用了 Interpreter 类(解释器)完成加载模型和运行模型的任务。后面的例子会看到如何使用 Interpreter。 四....mnist 数据集获取地址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下面的 demo 已经包含了 mnist.tflite 模型文件。...有一个地方需要注意,必须在 app 模块的 build.gradle 添加如下的语句,否则无法加载模型

1.2K00

TensorFlow Lite for Android 初探(附demo)

因此,如果要给移动端使用的话,必须把 TensorFlow 训练好的 protobuf 模型文件转换成 FlatBuffers 格式。官方提供了 toco 实现模型格式的转换。 三....常用的 Java API TensorFlow Lite 提供了 C ++ 和 Java 两种类型的 API。无论哪种 API 都需要加载模型和运行模型。...而 TensorFlow Lite 的 Java API 使用了 Interpreter 类(解释器)完成加载模型和运行模型的任务。后面的例子会看到如何使用 Interpreter。 四....mnist 数据集获取地址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下面的 demo 已经包含了 mnist.tflite 模型文件。...有一个地方需要注意,必须在 app 模块的 build.gradle 添加如下的语句,否则无法加载模型

1.1K00

TensorFlow Lite for Android 初探(附demo)一. TensorFlow Lite二. tflite 格式三. 常用的 Java API四. TensorFlow Lite

因此,如果要给移动端使用的话,必须把 TensorFlow 训练好的 protobuf 模型文件转换成 FlatBuffers 格式。官方提供了 toco 实现模型格式的转换。 三....常用的 Java API TensorFlow Lite 提供了 C ++ 和 Java 两种类型的 API。无论哪种 API 都需要加载模型和运行模型。...而 TensorFlow Lite 的 Java API 使用了 Interpreter 类(解释器)完成加载模型和运行模型的任务。后面的例子会看到如何使用 Interpreter。 四....mnist 数据集获取地址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下面的 demo 已经包含了 mnist.tflite 模型文件。...识别手写数字5.png ? 识别手写数字7.png 五. 总结 本文只是 TF Lite 的初探,很多细节并没有详细阐述。应该会在未来的文章详细介绍。

3K53

高效终端设备视觉系统开发与优化

Android系统Android神经网络API提供了本机接口用于运行TFLitetflite模型,并将解释器提供给开发人员,应用开发人员可以构建自定义的C ++和 Java API以在设备上调用模型进行智能推断...从Java运行TFLite Task APIs 此处,我将展示一个Android客户端使用TFLite任务API 的示例 。...Android客户端将调用JAVA接口以传递输入信号,输入信号将通过自身API进一步转发给模型调用,模型推断完成后,将输出结果发送给java接口,并进一步回传到Android客户端。...我们还构建并集成了一个“延迟预测器”模块,该模块通过在周期精确的模型结构结构模拟器上运行模型提供在Edge TPU上执行时模型延迟的估计。...举一个典型的应用案例:为了使机器能够为人类识别狗之类的动物,我们可以使用左侧的公共训练图像训练模型,但是 我们通常需要在如右侧图片所示的极具挑战性的场景下使用该模型

62620
领券