#概要

raspberry pi 1でtensorflow liteやってみた。
マイク入力を扱うので、alsaを叩いてみた。
ラズパイで、リアルタイム処理してみた。
ヴォイスチェンジャーのデータセットと学習結果。

#データセット

import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.signal 

sample_rate = 44100.
nsamples = 320
F_1 = 440.
A_1 = 1.0
F_15 = 5000.
A_15 = 0.6
t = np.arange(nsamples) / sample_rate
vin = -A_1 * np.sin(2 * np.pi * F_1 * t) 
vno = (A_1 * np.sin(2 * np.pi * F_1 * t) + 1.0) * A_15 * np.sin(2 * np.pi * F_15 * t)
vsa = np.zeros((nsamples, 2))
a = 0
for i in range(nsamples):
  vsa[i, 0] = vno[i]
  vsa[i, 1] = vno[i]
fig = plt.figure(1)
ax = fig.add_subplot(311)
ax.plot(vno[1 : 300])
ax = fig.add_subplot(312)
ax.plot(vin[1 : 300])
plt.show()
data = np.c_[vsa[ : , 0], vsa[ : , 1], vin]
np.savetxt('chg0.csv', data, delimiter = ',', header = "x0,x1,y")
print ("ok")

#学習結果

以上。