悟空考考你：识别警报器

八戒听完恍然大悟，说道：“我懂了，猴哥。也就是说声音像图像一样传入人脑中，我们的大脑对声音进行辨别，而人工智能就是模仿人脑去分析声音的信号，对吗？”

悟空点点头，说道：“你这句话说得倒是准确。不过，我还是要给你出道考题考考你。”

悟空的考题

悟空要出考题考考八戒，看看他是不是真的掌握了声音分类的技能。森林里有很多类型的警报器，如110警报器、120警报器。当触发某一种警报后，就会通知相应的人员和组织，比如触发110警报就应该通知警察，120警报应该通知医院。

如何能够自动分辨是何种警报声，并自动通知相应人员？

八戒听后，拍着胸脯说道：“这个很简单，只要我能区分出警报的类别就可以了。”

八戒的“顺风灵耳”

八戒来到EasyDL平台，说道：“看我老猪来分辨警报类型。”

实验2

识别警报器

第一步　创建模型

这个阶段的主要任务是选择平台类型，确定模型类型，配置模型基本信息（包括名称等），并记录希望模型实现的功能。

（1）打开EasyDL平台主页，网址为https://ai.baidu.com/easydl/，如图5-22所示。

点击图5-22中的按钮，显示如图5-23所示的“快速开始”选择框。训练平台选择，模型类型选择，点击按钮，显示图5-24所示的操作台页面。

图5-22　EasyDL平台主页

图5-23　选择平台版本和模型类型

图5-24　操作台页面

（2）在图5-24所示的操作台页面创建模型。

点击操作台页面中的按钮，显示的页面如图5-25所示，填写模型名称识别警报器，模型归属选择，填写联系方式、功能描述等信息，点击按钮，完成模型创建。

图5-25　创建模型

（3）模型创建成功后，可以在列表中看到刚刚创建的模型识别警报器，如图5-26所示。

图5-26　模型列表

第二步　准备数据

这个阶段的主要任务是根据具体声音分类的任务准备相应的数据集，并把数据集上传到平台，用来训练模型。

（1）准备数据集。

首先扫描封底二维码下载压缩包，在［下册-第5章-实验2］中找到模型训练所需的声音数据。对于识别警报器任务，我们准备了两种类型的警报声音，分别为110警报和120警报。

然后，需要将准备好的声音数据按照分类存放在不同的文件夹里，文件夹名称即为声音对应的类别标签（110、120）。此处要注意，声音类别名即文件夹名称，需要采用字母、数字或下划线的格式，不支持中文命名。

最后，将所有文件夹压缩，命名为jingbao.zip，压缩包的结构示意图如图5-27所示。

图5-27　压缩包结构示意图

（2）上传数据集。

点击图5-28显示的中的按钮，进行数据集创建。如图5-29所示，填写数据集名称，点击按钮，选择jingbao.zip压缩包。可以在如图5-30所示的页面中下载示例压缩包，查看数据格式要求。

选择好压缩包后，点击按钮，成功上传数据集。

（3）查看数据集。

上传成功后，可以在中看到数据的信息，如图5-31所示。数据上传后，需要一段处理时间，大约为几分钟，然后就可以看到数据上传的结果，如图5-32所示。

图5-28　创建数据集

图5-29　选择压缩包

图5-30　上传数据集

图5-31　数据集展示

图5-32　数据上传结果

点击，可以看到数据的详细情况，如图5-33所示。

图5-33　数据集详情

第三步　训练模型并校验结果

在前两步已经创建好了一个声音分类模型，并且创建了数据集。本步骤的主要任务是用上传的数据一键训练模型，并且模型训练完成后，可在线校验模型效果。

（1）训练模型。

在第二步的数据上传成功后，在中，选择之前创建的识别警报器模型，添加分类数据集，开始训练模型。训练时间与数据量有关，在训练过程中，可以设置训练完成的短信提醒并离开页面，如图5-34～图5-37所示。

图5-34　添加数据集

图5-35　选择数据集

图5-36　训练模型

图5-37　模型训练中

（2）查看模型效果。

模型训练完成后，在列表中可以看到模型效果，以及详细的模型评估报告，如图5-38和图5-39所示。从模型训练的整体情况来看，该模型的训练效果还是比较优异的。

图5-38　模型训练结果

图5-39　模型整体评估

（3）校验模型。

我们可以在中对模型的效果进行校验。

首先，点击按钮，如图5-40所示，大约需要等待5分钟。

图5-40　启动校验服务

然后，准备一条声音数据，点击按钮添加音频，如图5-41所示。

图5-41　添加音频

最后，使用训练好的模型对上传的音频进行预测，如图5-42所示，显示音频属于110警报的概率是100%。

图5-42　校验结果

这样，八戒成功识别出警报器的类型，通过了悟空的考验。