AudioClassifier
コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
音声波形の分類を実行します。
API は、 TFLite モデル メタデータを含む TFLite モデルを想定しています。 。
API は、1 つの音声入力テンソルと 1 つの分類出力テンソルを持つモデルをサポートします。より具体的に言うと、次のような要件があります。
- 入力オーディオ テンソル (
kTfLiteFloat32
)- サイズ
[batch x samples]
の入力オーディオ バッファー。 - バッチ推論はサポートされていません (
batch
1 である必要があります)。
出力スコア テンソル ( kTfLiteFloat32
)-
[1 x N]
や[1 x 1 x 1 x N]
など、2 次元または 4 次元のN
クラスを使用します。 - ラベル ファイルをメタデータにパックする必要があります。画像分類器のメタデータの作成例を参照してください。ラベル ファイルがパックされていない場合は、結果のラベルとしてインデックスが使用されます。
このようなモデルの
例と、この API を簡単に試すための
CLI デモ ツールをご覧ください。
継承されたメソッド
クラスjava.lang.Objectからブール値 | |
最終クラス<?> | getクラス() |
整数 | ハッシュコード() |
最後の空白 | 通知する() |
最後の空白 | すべて通知() |
弦 | toString () |
最後の空白 | wait (long arg0, int arg1) |
最後の空白 | 待機(長い引数0) |
最後の空白 | 待って() |
インターフェース java.io.Closeable から インターフェース java.lang.AutoCloseable から パブリックメソッド
提供されたオーディオ テンソルに対して実際の分類を実行します。
パラメーター
テンソル | [-1, 1) の間の値を持つ float 形式の入力オーディオ クリップを含むTensorAudio 。 tensor 引数は、TFLite モデルの入力テンソルと同じフラット サイズを持つ必要があります。 createInputTensorAudio メソッドを使用してtensor を作成することをお勧めします。 |
---|
public AudioRecord createAudioRecord ()
public static AudioClassifier createFromFile (Context context, String modelPath)
パラメーター
コンテクスト | |
---|
モデルパス | アセット内のメタデータを含む分類モデルのパス |
---|
パラメーター
コンテクスト | |
---|
モデルパス | アセット内のメタデータを含む分類モデルのパス |
---|
オプション | |
---|
パラメーター
モデルファイル | 分類モデルFile インスタンス |
---|
オプション | |
---|
必要な入力バッファ サイズを float 要素の数で返します。
特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンスにより使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンスにより使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシーをご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。
最終更新日 2023-12-01 UTC。
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