Raspberry Pi Thiên Lý Nhãn (Phần 3): Làm 1 module âm thanh với Webcam

Mô tả dự án: 

Đa phần webcam đều có micro đi kèm, và đây là một điều rất bá đạo. Tui sẽ hướng dẫn các bạn dùng micro của webcam như là 1 sound sensor. Khi mức ồn vượt quá ngưỡng cho phép (có tiếng động chẳng hạn), Raspberry Pi sẽ tự động thu âm lại.

Chuẩn bị

Trước tiên ta cần tải module pyaudio của Python bằng sudo apt-get install thần thánh:

sudo apt-get install python-pyaudio

Sau đó các bạn cắm USB vào và code thoai.

Code thoai

Chép đoạn code sau và lưu lại với tên telepresent_3.py:

#!/usr/bin/bash
#Modified by MonsieurVechai (taken from https://github.com/boxcarton/speech-sentiment-python/blob/master/speech_sentiment_python/recorder.py)
from sys import byteorder
from array import array
from struct import pack
import os
import pyaudio
import wave


os.system("modprobe snd_bcm2835")
THRESHOLD = 1000
CHUNK_SIZE = 1024
FORMAT = pyaudio.paInt16
RATE = 8000

def is_silent(snd_data):
    "Returns 'True' if below the 'silent' threshold"
    return max(snd_data) < THRESHOLD

def normalize(snd_data):
    "Average the volume out"
    MAXIMUM = 16384
    times = float(MAXIMUM)/max(abs(i) for i in snd_data)

    r = array('h')
    for i in snd_data:
        r.append(int(i*times))
    return r

def trim(snd_data):
    "Trim the blank spots at the start and end"
    def _trim(snd_data):
        snd_started = False
        r = array('h')

        for i in snd_data:
            if not snd_started and abs(i)>THRESHOLD:
                snd_started = True
                r.append(i)

            elif snd_started:
                r.append(i)
        return r

    # Trim to the left
    snd_data = _trim(snd_data)

    # Trim to the right
    snd_data.reverse()
    snd_data = _trim(snd_data)
    snd_data.reverse()
    return snd_data

def add_silence(snd_data, seconds):
    "Add silence to the start and end of 'snd_data' of length 'seconds' (float)"
    r = array('h', [0 for i in xrange(int(seconds*RATE))])
    r.extend(snd_data)
    r.extend([0 for i in xrange(int(seconds*RATE))])
    return r

def record():
    """
    Record a word or words from the microphone and 
    return the data as an array of signed shorts.

    Normalizes the audio, trims silence from the 
    start and end, and pads with 0.5 seconds of 
    blank sound to make sure VLC et al can play 
    it without getting chopped off.
    """
    p = pyaudio.PyAudio()
    stream = p.open(format=FORMAT,
                    channels=1,
                    rate=RATE,
                    input=True,
                    output=True,
                    frames_per_buffer=CHUNK_SIZE)

    num_silent = 0
    snd_started = False

    r = array('h')

    while 1:
        # little endian, signed short
        snd_data = array('h', stream.read(CHUNK_SIZE))
        if byteorder == 'big':
            snd_data.byteswap()
        r.extend(snd_data)

        silent = is_silent(snd_data)

        if silent and snd_started:
            num_silent += 1
        elif not silent and not snd_started:
            print "SOUND DETECTED"
            snd_started = True
        if snd_started and num_silent > 30:
            break

    sample_width = p.get_sample_size(FORMAT)
    stream.stop_stream()
    stream.close()
    p.terminate()

    r = normalize(r)
    r = trim(r)
    r = add_silence(r, 0.5)
    return sample_width, r

def record_to_file(path):
    "Records from the microphone and outputs the resulting data to 'path'"
    sample_width, data = record()
    data = pack('<' + ('h'*len(data)), *data)

    wf = wave.open(path, 'wb')
    wf.setnchannels(1)
    wf.setsampwidth(sample_width)
    wf.setframerate(RATE)
    wf.writeframes(data)
    wf.close()

if __name__ == '__main__':
    print("please speak a word into the microphone")
    record_to_file('demo.wav')
    print("done - result written to demo.wav")

 

Mở terminal nơi bạn lưu file python và gõ:

python telepresent_3.py

 

Lưu ý

Các bạn có thể chỉnh ngưỡng âm lượng ở đây:

THRESHOLD = 1000

 

lên
15 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.
Từ khóa: 
Chuyên mục: 
Các dự án được truyền cảm hứng

Xe điều khiển bằng tay game Dual Shock3 thông qua Bluetooth

Vừa bắt đầu với arduino được hơn 1 tuần, có tham khảo qua các nguồn từ "trung ương đến địa phương", nắm được 1 số kiến thức cơ bản nên mình bắt đầu thực hiện 1 sản phẩm để đúc kết kinh nghiệm. Trong số đó thì xe điều khiển là dễ nhất. Kết hợp với cái tay game ps3 nằm lăn lóc ở góc nhà. Thế là có 1 chiếc xe điều khiển từ xa. Bắt đầu nhé.

lên
17 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.

Làm xe điều khiển từ xa bằng Bluetooth - Điều khiển bằng Android với App Inventor

Mình rất thích điện tử nhưng không học về ngành điện tử. Rất may là có Adruino, rồi có cộng đồng Adruino Việt Nam, đặc biệt là sự nhiệt tình của tất cả các bạn trong cộng đồng, mình đã làm được 1 chiếc xe điều khiển từ xa. Cho con chơi là lí do phụ thôi, còn tìm hiểu, học tập là chính. Hôm nay chia sẻ cùng các bạn, cùng gửi lời cảm ơn đến tất cả các bạn trong cộng đồng. Có bạn thì giúp đỡ trực tiếp, có bạn thì viết bài, rồi có bạn thì bình luận, nêu câu hỏi. Tất cả đều có giá trị đối với mình.

Ngại viết bài nên mình đăng dưới dạng ảnh.

lên
26 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.
Các bài viết cùng tác giả

Raspberry Pi Thiên Lý Nhãn (Phần 3): Khóa thông minh nhận dạng khuôn mặt với Raspberry Pi và OpenCV

Trong bài trước tui đã giới thiệu về việc nhận diện khuôn mặt với Raspberry Pi và webcam. Tuy nhiên bài chỉ dừng lại ở việc Raspberry Pi có thể nhận diện được khuôn mặt của bất kỳ ai đứng trước webcam mà thôi. Bài toán đặt ra là làm thế nào để Raspberry Pi nhận được khuôn mặt của chính bạn? Đây là một bài toán khó và thú vị. Khó là vì chúng ta cần thuật toán và khả năng xử lí hình ảnh mạnh. Thú vị là do ta có thể "chế cháo" kết hợp với các hệ thống bảo mật khác như vân tay, mật khẩu để tăng tính an ninh cho đề án của bạn. Vì độ phức tạp của đề án này nên tui sẽ chia ra làm 2 phần.

  • Phần đầu tiên là "phần mềm": chúng ta sẽ ghi lại khoảng 200 tấm hình webcam với khuôn mặt của bạn và huấn luyện máy tính với thuật toán chính diện (eigenfaces) của OpenCV. Do tài nguyên của Pi hạn hẹp nên bạn cần chạy phần này trên máy tính của mình. 
  • Phần tiếp theo là "phần cứng": ta nối Pi với relay và cho webcam chụp ảnh. Nếu Pi nhận diện được chính khuôn mặt của bạn thì sẽ kích relay.

Lưu ý là các bạn phải tải OpenCV về trên cả Pi và máy tính. Các bạn vào đây để download code và các tập tin cần thiết nữa: https://github.com/johnkimdinh/Facial-recognition-Raspberry-Pi-OpenCV

lên
3 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.
Từ khóa: 

Quang khắc (Lithography) - Công nghệ đằng sau sự thành công của công nghiệp Silicon

Năm 1946, chiếc máy tính ENIAC ra đời, đánh dấu khởi nguyên của công nghiệp máy tính. ENIAC sử dụng hơn 17000 bóng chân không, nặng gần 27 tấn và tiêu tốn 150kW. Dĩ nhiên là nó chỉ được dùng cho con nhà có điều kiện (bộ quốc phòng Mỹ lúc bấy giờ).

lên
9 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.