FrankCheng's Blog

 機器手臂應用   　　以低成本的機器手臂取代作業員操作，執行上電、斷電、鍵盤輸入、移除J​umper等動作。

  即時LED燈條顏色辨識及自動答覆   多執行緒， 一個在監視CAMERA並紀錄LED顏色， 另一個在監視測試程式的執行狀態並自動答覆正確的 顏色 。

 即時多人人臉辨識    Thank Ivan & Paul for your handsome face~

使用RNN模型作語音訊號的除噪  O​riginal Voice Clip:錄下的人聲語音訊號  O​ffice Noise:錄下的辦公室背景噪音  Mixing:前２項混合而成的訊號  After RNN:透過RNN模型除噪後的語音訊號波形  By Directional Mic in F15K:筆電上指向型麥克風的所錄下除噪後的波形 結論：透過RNN模型除噪的功能，具有近似指向型麥克風的除噪功能。也就是以軟體處理的技術來取代實體裝置。  From lower right 2 pictures, voice clip mixed with background noise was restored well in comparison to audio waveform recording by directional mic and original voice clip waveform. Ref: https://people.xiph.org/~jm/demo/rnnoise/ https://hacks.mozilla.org/2017/09/rnnoise-deep-learning-noise-suppression/ https://github.com/xiph/rnnoise mic denoise rnn         audacity:         import -> raw data -> Signed 16bit/Little endian/one channel, 48000         rnn         frank@frank-GL753VD:~/1T/back0529/mic         import format: Signed 16 bit mono format         frank@frank-GL753VD:~/1T/back0529/mic         ~/1T/back0529/mic/RNNtest/F15K/tsai1.raw  ---->recorded by 2 mic (directional mic)         ~/1T/back0529/mic/RNNtest/AS3EA/OUTtsai1.pcm  ---->a

  多類別的影像語意分割 multi-class semantic segmentation 透過L​abelme標註的訓練資料：        令人驚豔的模型推論結果：       　推論結果：    推論結果：