第1部 第 7章 ご購入はこちら ダウンロード・データあります タダで使えるクラウド API で音解析コンピュータ はじめてのクラウド型 ラズパイ機械学習 西海 俊介 PC Azure 結果表示 Azure ML （マイクロ ソフト） ルータ 扇風機 USB 接続 マイク USB ラズベリー・ パイ LAN ルータ 図 1 ハードウェアはラズベリー・パイと USB 接続のマイクそれ とネット接続環境 周波数スペク トルのデータ （学習用） 1 判定 結果 ルータ ラズベリー・パイ2 ラズベリー・パイ2 写真 1 扇風機の風切り音やモータ音が通常と異なるときに検知 できるシステムを作る BCM2836 Linux 2016 年 7 月号 5 ルータ PC プラウザ 5 結果の表示 ユーザ・アプリケーション ● ラズベリー・パイから機械学習用クラウド・ サービスを利用して音解析コンピュータにする 訓練済みの機械学習モデルをクラウド上にウェブ・ サービスとして実装できる独特のサービスを提供して い る Azure Machine Learning（Azure ML）を 用 い て，異音を検知する装置を作ります． 異 音 検 知 シ ス テ ム の ハ ー ド ウ ェ ア 構 成 を 図 1， 写真 1 に，ソフトウェア構成を図 2 に示します． ▶ステップ①…機械学習のための前処理 ラズベリー・パイに接続した USB マイクで，正常 な扇風機の動作音を一定時間録音します．それを周波 数スペクトルに変換した結果としてクラウド・サーバ Azure ML に送出します． ▶ステップ②…統計的学習フレームワークを利用し学 習モデルを作る Azure ML 上では統計的学習フレームワークを利用 5 SQL データ ベース 周波数スペクトル のデータ （判定用） 周波数スペク トルのデータ USB接続 のマイク ユーザ・ アプリ ケー ション 4 4 人工知能機能を提供する Azure MLに接続中 5 Web Apps Azure ML 2 モデリング Azure ML提供 3 訓練済み の統計的学習 フレームワーク モデル を利用して学習 生成 モデルを作る 1 FFT 1 1 4 デバイス・ドライバ USB RJ45コネクタ 1 マイク 図 2 マイクロソフト提供のクラウド・サーバ Azure ML を利用し て異音を判定する 63
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