Sterowanie głosowe na PC i RaspberryPi z Whisper

sterowanie głosowe na PC i Raspberry Pi

Idea projektu jest taka wydawać instrukcje głosowe do interakcji za pośrednictwem naszego komputera lub naszego Raspberry Pi za pomocą modelu szeptu Voice-to-text.

Podamy rozkaz, który zostanie przepisany, skonwertowany na tekst, za pomocą Whispera, a następnie przeanalizowany w celu wykonania odpowiedniego rozkazu, który może być od wykonania programu do podania napięcia na piny RaspberryPi.

Zamierzam użyć starego Raspberry Pi 2, micro USB i użyję modelu Voice-to-text niedawno wydanego przez OpenAI, Szept. Na końcu artykułu możesz zobaczyć trochę więcej szeptu.

Czytać

Google Colaboratory lub Google Colab

Google współpracowało nad notatnikiem Jupyter od programistów google

Współpraca, zwana także Współpraca Google Jest to produkt Google Research i służy do pisania i uruchamiania Pythona oraz innych języków z naszej przeglądarki.

Co to jest

Zostawiam Wam poradnik dla początkujących, który doskonale uzupełnia ten artykuł

Colab jest hostowanym Jupyter, zainstalowany i skonfigurowany, abyśmy nie musieli nic robić na naszym komputerze, tylko po prostu pracować z przeglądarki, na zasobach w chmurze.

Działa dokładnie tak samo jak Jupyter, widać nasz artykuł. Są to notatniki lub notatniki oparte na komórkach, które mogą być tekstami, obrazami lub kodem, w tym kroku Pythona, ponieważ w przeciwieństwie do Jupyter Colab w tej chwili można używać tylko jądra Pythona, mówią o zaimplementowaniu później innych, takich jak R, Scala itp. , ale nie podano daty.

Czytać

Kursy do nauki uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się i sztucznej inteligencji

kursy z uczenia maszynowego, uczenia głębokiego. Znaczenie danych

To są najlepsze zasoby, które znajduję, aby dowiedzieć się o uczeniu maszynowym, uczeniu głębokim i innych tematach sztucznej inteligencji.

Są darmowe i płatne kursy na różnych poziomach. Oczywiście, chociaż niektóre są po hiszpańsku, większość po angielsku.

Darmowe kursy

Dla początkujących

Dzielę na krótkie kursy (od 1 do 20 godzin), które służą do pierwszego kontaktu z tematem.

Czytać

Jak konwertować tabele z PDF do Excela lub CSV za pomocą Tabula

Przekaż i przekonwertuj PDF na CSV i Excel

Widzę to, patrząc na dane historyczne oferowane przez obserwatorium meteorologiczne w moim mieście oferują je tylko graficznie i do pobrania w formacie PDF. Nie rozumiem, dlaczego nie pozwalają ci ich pobrać w formacie csv, co byłoby znacznie bardziej przydatne dla wszystkich.

Więc szukałem jednego rozwiązanie do przekazania tych tabel z pdf do csv lub jeśli ktoś chce sformatować Excel lub Libre Office. Lubię csv, ponieważ z csv robisz wszystko, co możesz sobie z nim poradzić w Pythonie i jego bibliotekach lub możesz łatwo zaimportować go do dowolnego arkusza kalkulacyjnego.

Ponieważ pomysł polega na osiągnięciu zautomatyzowanego procesu, potrzebuję skryptu do pracy z Pythonem i tu właśnie pojawia się Tabula.

Czytać

Samouczek Anacondy: Co to jest, jak go zainstalować i jak go używać

Anaconda Data Science, big data i pytho, dystrybucja R.

W tym artykule zostawiam plik Przewodnik instalacji Anaconda i jak używać menedżera pakietów Conda. Dzięki temu możemy tworzyć środowiska programistyczne dla Pythona i R z wybranymi bibliotekami. Bardzo interesujące jest rozpoczęcie pracy z uczeniem maszynowym, analizą danych i programowaniem w Pythonie.

Anaconda to bezpłatna dystrybucja Open Source szeroko stosowanych języków programowania Python i R obliczenia naukowe (nauka o danych, nauka o danych, uczenie maszynowe, nauka, inżynieria, analiza predykcyjna, duże zbiory danych itp.).

Instaluje jednocześnie wiele aplikacji szeroko stosowanych w tych dziedzinach, zamiast instalować je pojedynczo. . Ponad 1400 i są one najczęściej używane w tych dyscyplinach. Kilka przykładów

  • Odrętwiały
  • Pandy
  • Tensorflow
  • H20.ai
  • Scipy
  • jupiter
  • Deska rozdzielcza
  • OpenCV
  • MapplotLib

Czytać

Jak zainstalować Keras i TensorFlow z zaplecza na Ubuntu

jak zainstalować keras na ubuntu

Po zakończeniu Kurs uczenia maszynowego, Szukałem, gdzie mam kontynuować. Środowiska programistyczne używane na kursie prototypowania Octave / Matlab nie są tym, czego ludzie używają, więc musisz przeskoczyć do czegoś wyższej jakości. Wśród kandydatów, którzy zostali mi najbardziej poleceni jest Keras, używając zaplecza TensorFlow. Nie zamierzam się zagłębiać w to, czy Keras jest lepszy niż inne narzędzia lub inne frameworki ani czy wybrać TensorFlow czy Theano. Wyjaśnię tylko, jak można go zainstalować w Ubuntu.

Najpierw próbowałem go zainstalować z dokumentacji oficjalnych stron i było to niemożliwe, zawsze miałem jakiś błąd, jakieś nierozwiązane pytanie. W końcu poszedłem znaleźć konkretne samouczki dotyczące instalowania keras w Ubuntu A jednak spędziłem dwa dni spędzając dużo czasu w nocy. W końcu to osiągnąłem i zostawiam ci, jak to zrobiłem, na wypadek, gdyby mogło to utorować ci drogę.

Ponieważ będziemy postępować zgodnie z instrukcjami zalecanymi przez strony internetowe, które zostawiam ze źródeł na końcu tutoriala, zainstalujemy PIP, którego nie miałem, do zarządzania pakietami. pypeć w Linuksie to po prostu system zarządzania pakietami napisany w Pythonie.

sudo apt-get install python3-pip sudo apt install python-pip

Czytać

Ukończyłem kurs Coursera Machine Learning

Ukończyłem kurs Coursera Machine Learning

Skończyłem Kurs uczenia maszynowego oferowany przez Uniwersytet Stanforda na Coursera, a ponieważ jest już kilku, którzy pytali mnie o to otwarcie i prywatnie, chciałem nieco dokładniej opisać to, co mi się wydawało i żeby ktokolwiek zdecydował się to zrobić, wie, co znajdzie.

To bezpłatny kurs na temat uczenia maszynowego, prowadzony przez Andrew Ng. po ukończeniu, jeśli chcesz, możesz otrzymać certyfikat potwierdzający zdobyte umiejętności za 68 €. Jest podzielony na 3 filary, filmy, egzaminy lub quizy i ćwiczenia programistyczne. Jest w języku angielskim. Masz napisy w kilku językach, ale hiszpański nie jest zbyt dobry i czasami są nieaktualne, o wiele lepiej, jeśli umieścisz je w języku angielskim.

To jest dość teoretyczne. Ale może dlatego wydaje się to dobrym sposobem na rozpoczęcie, ponieważ nie tylko nauczysz się, co robić, ale także dlaczego to robisz.

Czytać