oh,我这个大佬盆友教我整机器学习

这个项目是我一个盆友的毕业设计,他的设计在这项目基础上新增了功能,晚上我们在这部分讨论了很久,在机器学习领域这个项目不算高深,但对于我们初学者,想了解机器学习是个什么鬼东西的我们来说帮助很大。

https://github.com/Alec-Wright/Automated-GuitarAmpModelling

最近刚买新电脑「苹果macbookpro m2 芯片」,刚好可以做新电脑上尝试下这新东西,实操了整个过程,发现这东西和电脑和系统都关系不大,整个过程都有比较清晰都指导了,相对于搞嵌入式整硬件和平台编译环境来说简单多了。

这个项目主要是对🎸音乐音频做算法处理,比如用一个木吉他弹唱了一个声音出来,可以通过这个机器学习算法生成一个电🎸的声音。

当然了肯定还有其他很酷的东西,比如我们可以输入一个中国人的口音音频,然后输出一个英文口音音频,不过这不是这个项目能做到的,还是上面说的,这个项目的复杂度不是非常高,但是又非常非常适合那些想去了解什么是机器学习的人。

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按照文档去安装环境

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1. 首先还是先安装python,这个自行百度

2. 然后需要安装miniconda

安装miniconda的原因是要用这个东西装pytorch,官方上说可以用pip,但是pip 有个问题,就是安装会提示失败,conda 是一个很好的替代品,但是又没有必要安装完整版本的conda,因为conda还是太重了,所以就有了miniconda.

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3. 然后就安装 pytorch之后就是漫长的安装过程

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4. scipy安装

pip3 install scipy

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5. tensorboardx的安装

这是在pytorch环境中,如果我们想看到可视化的工具,就需要安装tensorboardx

conda install -y -c conda-forge tensorboard

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跑下demo程序

安装完成后可以跑个demo程序,文档也说明了,可以跑一个python来证明自己的环境是安装正确的「This is  also a good way to check if your python enviroment is setup corretly」。

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这个实例程序会对一个输入音频做运算,运算的时候会用到算法模型model_best.json,最后得到一个输出的音频。

可以看里面的代码

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大家听下效果

输入音频:

输出音频:

那怎么训练自己的机器学习模型呢?

还是看文档

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我试着跑了下,训练的速度还挺快。

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我自己训练出来的模型还没有测试使用「后续玩的话会继续发下相关的东西」,也还没有玩的很溜,以前跟少林在一起的时候,没有好好学习,所以他知道的很多东西我都不懂。

也非常感谢我的同事盆友晚上11点多还耐心的跟我解释这些东西,当然了还有一起品尝了他写的很完美的论文。

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