音声認識をして特定の言葉をカウントしたい＃2

おもてなしを見える化するIoTがつくりたい！！

普段は居酒屋で働いており、プログラミングとは無縁なのですが、
おもてなしが見える化するIoTをつくりたい！！と思い、一念発起！
お休みの日にプログラミングを学びながら、日々挑戦をしています！

前回書いた記事はこちらです。

学んだプログラミングを活かして、このような企画を考えています。

今考えている実装までの道のり

3段階で考えています。
1）Teachable Machine➡音声学習をして、「ありがとう（お見送り）」を認識
2）Googleスプレッドシート➡「ありがとう」を認識したものをデータに起こす
3）LINE➡1日のおもてなし結果を通知する＆フィードバックを行う

今回は1）の実装を行ってみたいと思います。
使い方に関しては、こちらの記事がわかりやすいので、ご参考ください。
参考：Teachable Machineの利用方法を紹介します

準備したもの

実際にTeachable Machineを開いてみると、このような形だったので、
・ありがとうと言っていない時のバックグラウンドノイズ
・ありがとうと言った時の音声
に分けて学習させていきます。

なので、今回は
①スマホで店舗の音声を録音する
②音声をトリミングして、バックグラウンドノイズとありがとうの音声に分ける
③それを学習させるで進めていきます。

①に関しては、出口にスマホを置いて録音するだけなので、省略。

音声をトリミング

こちらのOnline Mp3 Cutterというサイトが簡単に音声をトリミングできたので、活用して見ました。

一番ここに時間がかかり、録音した音声を全部聞いてトリミングしていきました。
（ここはめっちゃアナログ）

うう。。。がんばった。。。！！！

Teachable Machineに学習させる

先程の音声ファイルをZip形式にしてアップロード！

できない・・・。

調べてみると、
どうやら音声ファイルに関しては、ローカルのファイルのアップロードはできず、
ブラウザ上でTeachableMachineを起動して録音しないと駄目だった模様。。。
参考：Teachable Machine を使った音声からの任意のキーワードの検出（ブラウザ上で機械学習）

まとめ

今回できたことは、
・Teachable Machineの使い方が分かった（失敗も含めて）
・音声のトリミングができるようになった
・機械学習をさせる素材を作成した
の3つです。

次は、
・Teachable Machineに機械学習をさせる
　（この頑張って作成した素材を使うのか？再度Teachable Machineで録音し直すか？も検討）
・Teachable Machineで判定した結果をスプレッドシートに反映する
の実装を進めていきたいと思います。

（続く）