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）