苹果Audio Classifier使用问题

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

1. 如何部署模型到应用中？ 苹果官方提供了一个Core ML框架，用于将机器学习模型集成到iOS应用程序中。您可以使用Xcode的Create ML工具来训练模型，并将其导出为Core ML格式，然后将其添加到您的iOS应用程序项目中。 以下是将Core ML模型添加到Xcode项目中的步骤： 1.1 创建一个新Xcode项目。 1.2 将.CoreML模型文件从Finder拖到Xcode项目文件夹中。 1.3 在Xcode项目导航器中，选择您的项目，然后选择您要添加模型的目标。 1.4 在“Build Phases”选项卡下，单击“Add a New Build Phase”按钮，并选择“New Copy Files Phase”选项。 1.5 在“Copy Files”部分下，选择“Products Directory”作为“Destination”，然后将模型文件拖动到“Copy Files”部分中。 1.6 将模型文件的“Destination”设置为“Resources”。 1.7 在应用程序的代码中，使用Core ML框架加载模型。 以下是加载模型并使用它进行分类的示例代码：

import CoreML
import AVFoundation
class AudioClassifier {
    let model: AudioClassificationModel = {
        do {
            return try AudioClassificationModel(configuration: MLModelConfiguration())
        } catch {
            fatalError("Could not load model: \(error)")
        }
    }()
    
    func classify(audioFile: AVAudioFile) throws -> String {
        let buffer = try MLAudioBuffer(file: audioFile)
        let prediction = try model.prediction(input: buffer)
        
        return prediction.classLabel
    }
}

1. 如何处理录音生成的音频文件以获得模型需要的MultiArray格式？ 在使用CreateML训练音频分类模型时，您可以选择将音频文件转换为MFCC（梅尔频率倒谱系数）特征。这些特征将被用于训练模型，并用于分类来自应用程序的新音频文件。 您可以使用以下代码生成MFCC特征：

import CoreML
import AVFoundation
let audioFile = try AVAudioFile(url: URL(fileURLWithPath: "path/to/audiofile.wav"))
let buffer = try MLAudioBuffer(file: audioFile)
let featureProvider = MLAudioFrameFeatureProvider(
    audioBuffer: buffer,
    configuration: MLAudioFrameFeatureExtractorConfiguration(
        windowDuration: 0.025,
        windowStride: 0.010,
        includeFrequencyMagnitude: false,
        includeAutoCorrelation: false,
        includeMFCCs: true,
        numberOfMFCCCoefficients: 40,
        numberOfMelFilters: 40
    )
)
let mfccs = featureProvider.mfccs!
let multiArray = try MLMultiArray(shape: [1, mfccs.count as NSNumber], dataType: .float32)
for (index, value) in mfccs.enumerated() {
    multiArray[index] = NSNumber(value: value)
}

1. 有其他更简便高效的模型方案吗？有教程或文档链接最佳。 除了使用CreateML和Core ML框架之外，您还可以使用其他开源的音频分类库，例如librosa和Kaldi。手动编写模型并训练它们可能需要更多的代码和专业知识，但可能也会产生更好的结果。 以下是几个可能有用的库和文档：
2. librosa: 用于音频分析的Python库，提供了各种特征提取和信号处理工具。它可以用于生成MFCC特征，在许多音频分类任务中都表现良好。https://librosa.github.io/librosa/
3. Kaldi: 开源语音识别工具包，提供了训练和部署深度学习模型的工具。它包括用于音频特征提取和数据处理的工具，并可以使用高级算法进行复杂的数据分析。https://kaldi-asr.org/
4. Sound Classification using Deep Learning – Stanford University: 这是斯坦福大学的音频分类教程，介绍了使用神经网络训练生成音频分类模型的方法。https://stanford.edu/class/ee398b/handouts/lectures/07-DeepLearningForAudio.pdf 总的来说，每个音频分类任务都有不同的要求，需要根据特定的应用和数据来决定最佳的方法。

该回答引用自GPT-3.5,由博主GISer Liu编写：

针对你的问题，我会分步骤详细解释如何部署你的声音识别分类软件，以及处理音频文件以生成所需的 MultiArray。最后，我还会提供一些替代方案和资源链接。

1. 模型部署到应用中

你可以使用 Core ML 将模型部署到 iOS 应用中。Create ML 生成的模型可以直接转换为 Core ML 格式。以下是部署步骤：

1. 使用 Create ML 训练你的音频分类模型。
2. 将生成的 .mlmodel 文件添加到你的 Xcode 项目中。
3. 在项目中使用 Core ML 来加载和使用模型进行预测。

   2. 处理音频文件以生成 MultiArray

   苹果的 Create ML 通常要求输入数据以 MultiArray 格式，这需要一些预处理步骤。以下是一种可能的处理方法：
4. 加载音频文件 ：使用 AVFoundation 框架加载音频文件。
5. 音频特征提取 ：使用音频处理库（如 AudioKit 或 Accelerate 框架）来提取音频特征。常用的特征包括 MFCC（梅尔频率倒谱系数）和 Mel-Spectrogram（梅尔频谱图）等。
6. 转换为 MultiArray ：将提取的特征转换为 Float32 类型的 MultiArray，并确保其大小与模型期望的输入大小匹配。

   3. 其他替代方案

   除了使用 Create ML 外，你还可以考虑以下替代方案：

• 使用 TensorFlow Lite ：使用 TensorFlow 训练声音分类模型，并将其转换为 TensorFlow Lite 格式，然后在 iOS 应用中使用 TensorFlow Lite 运行时进行推理。
• 使用 PyTorch ：使用 PyTorch 训练声音分类模型，并将其转换为 ONNX 格式，然后使用 ONNX Runtime 在 iOS 应用中运行模型。
• 使用预训练模型 ：使用已经训练好的声音分类模型，例如 OpenVINO 中提供的模型，然后在应用中进行微调以适应你的特定任务。

  4. 资源链接

• Create ML 文档
• Core ML 文档
• AVFoundation 文档
• AudioKit GitHub
• Accelerate Framework 文档
  希望这些解决方案能够帮助你顺利完成你的声音识别分类软件！

如果该回答解决了您的问题，请采纳！如果没有，请私信联系或评论您的疑惑

下午好🌅🌅🌅
本答案参考ChatGPT-3.5

针对这个问题，我有以下解决方案：

1. 将模型部署到应用中

• 首先，确保你的模型是 Core ML 格式的模型。(应该是，因为你是用 CreateML 训练出来的)。
• 在 Xcode 中创建一个 iOS 项目，并将模型文件拷贝到你的项目中。
• 在 Xcode 的项目导航器中找到自动生成的 Swift 文件。
• 在你的代码中加载模型，使用以下代码：

let model = try! Audio_Classifier(configuration: .init())

这里的 Audio_Classifier 是你模型的类名。

1. 获取 MultiArray (Float32 15600)

我看到你提到了你的模型需要 MultiArray (Float32 15600)，这是一个二维的多维数组。

要获取 MultiArray，你需要对录制的音频文件进行处理，提取特征。关于特征提取，你可以使用比如 MFCC、音频信号分割等方法。

在 CreateML 中，你可以使用提供的音频特征采集器来处理音频文件，并生成可以作为训练数据的 MultiArray。

1. 其他模型方案

如果你需要一个更简单高效的模型，可以尝试使用一些已经预训练好的深度学习模型，比如基于卷积神经网络的模型、循环神经网络的模型等等。你可以通过一些深度学习框架，比如TensorFlow、PyTorch、Keras等在这些模型上进行原型设计、训练，然后将模型转成 Core ML 模型格式。针对你这个问题，Apple 现在有一个新的项目叫做Sound Classifier可以直接使用，这个好像比CreateML训练出来的模型accuracy要高。

1. 学习资源链接

如果想更深入的了解 iOS 平台上的音频识别，推荐学习一些如图像/语音识别、语音合成相关的机器学习（深度学习）的知识，在这个基础上再去学习和实践 iOS 平台上的音频识别。

这里有一些比较不错的学习资源链接可以参考：

• 官方文档：Core ML - Apple

• 官方文档：Sound Classifier - Apple

• 一本不错的书籍：iOS 自然语言处理实战 - 机械工业出版社

• 一个不错的教程：Core ML in Swift Tutorial for iOS - Ray Wenderlich

• 另一个不错的教程：Getting Started with Core ML using Create ML - Medium

希望这些信息可以对你有所帮助！