抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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標題特集論文ではディープ・ラーニングを使ったプログラミングを目標とし,ラズベリー・パイ上で人工知能を体験する方法を紹介している。本論文では,PC(Personal Computer)上で作成したディープ・ラーニングの学習モデルをラズベリー・パイ上で動かし,音を聞き分けてリアルタイムに対象物を分類する実験を試みた。まず,4種類のスナック菓子を振ったときの音を録音し,16kHz,16ビット・サンプリング・モノラルへ変換して,学習を効率的に行うためにFFT(Fast Fourier Transform)変換した。次に,60秒分のデータを10msごとに分割し,6000個の学習データとしてサンプル・プログラムを用いて学習済みモデルを作成した。また,音判定用プログラムをラズベリー・パイ上で動かし,つないだUSB(Universal Serial Bus)接続のマイクに向かってお菓子を振ると,1)2秒録音,2)ファイルへ保存,3)前記ファイルの読み込み,4)判定という手順を繰り返すことでリアルタイムでのお菓子の判別を可能にした。さらに,他の音の分類を行う場合のプログラムの変更方法を説明した。