Speech Recognition TensorFlow Machine Learning

Android -App -Analyse Und -Übersicht: Speech Recognition TensorFlow Machine Learning, Entwickelt Von Amphan. In Der Kategorie Software & Demos Aufgeführt. Die Aktuelle Version Ist 1.1, Aktualisiert Unter 26/09/2017 . Laut Benutzern Bewertungen Auf Google Play: Speech Recognition TensorFlow Machine Learning. Über 3 Tausend -Installationen Erreicht. Speech Recognition TensorFlow Machine Learning Hat Derzeit 15 Bewertungen, Durchschnittliche Bewertung 2.6 Stars

führt ein einfaches Spracherkennungsmodell aus, das mit dem Audio-Trainings-Tutorial erstellt wurde. wartet auf eine kleine Menge von Wörtern und hebt sie in der Benutzeroberfläche hervor, wenn sie erkannt werden.

Die Beispielanwendung zeigt eine Listenansicht mit allen bekannten Audiobezeichnungen an und hebt jedes einzelne hervor, wenn sie glaubt, eines über das
Mikrofon erkannt zu haben.

Weitere Informationen
https://androidcontrol.blogspot.com/2017/09/speech-recognition-tensorflow-android.html

Was ist Tensorflow?
Tensorflow ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen von Google. Der Berechnungscode ist in C++ geschrieben, aber Programmierer können ihre TensorFlow-Software entweder in C++ oder Python schreiben und für CPU, GPUs oder beide implementieren.

Im November 2015 kündigte Google die Open-Source-Version von TensorFlow an, seiner neuesten und besten Bibliothek für maschinelles Lernen. Dies ist aus drei Gründen eine große Sache:

1. Fachwissen im Bereich maschinelles Lernen: Google ist eine dominierende Kraft im maschinellen Lernen. Seine herausragende Bedeutung bei der Suche ist zu einem großen Teil den Fortschritten zu verdanken, die es beim maschinellen Lernen erzielt hat.
2.Skalierbarkeit: In der Ankündigung wurde darauf hingewiesen, dass TensorFlow ursprünglich für den internen Gebrauch entwickelt wurde und dass es für einige Live-Produktfunktionen bereits in Produktion ist.
3.Fähigkeit zur Ausführung auf Mobilgeräten.

Dieser letzte Grund ist der Betriebsgrund für diesen Beitrag, da wir uns auf Android konzentrieren werden. Wenn Sie sich das Tensorflow-Repo auf Github ansehen, finden Sie ein kleines Verzeichnis tensorflow/examples/android. Ich werde versuchen, etwas Licht auf das Android-Tensorflow-Beispiel und einige der Dinge zu werfen, die sich unter der Haube abspielen.

Originalcode
https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android

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