


Comment implémenter la fonction de reconnaissance sonore du matériel IoT via le développement Java
Comment implémenter la fonction de reconnaissance sonore du matériel IoT via le développement Java,需要具体代码示例
随着物联网技术的不断发展,智能硬件在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。其中,声音识别功能是智能硬件中常见且重要的一项功能。在本文中,将介绍Comment implémenter la fonction de reconnaissance sonore du matériel IoT via le développement Java,并提供具体的代码示例。
一、环境准备
首先,我们需要准备好相应的硬件和软件环境。
硬件准备:
- 一个支持声音输入的物联网硬件平台,如Raspberry Pi、Arduino等。
- 一个声音传感器,用于接收声音信号。
- 一台电脑,用于进行代码开发和调试。
软件准备:
- Java开发工具,如Eclipse、IntelliJ IDEA等。
- Pi4J库,用于与硬件进行交互。
二、声音传感器的连接与初始化
首先,将声音传感器连接到物联网硬件平台上,并确保传感器与硬件之间的连接正确。接下来,在Java代码中,我们需要初始化声音传感器并进行相应的配置。
import com.pi4j.io.gpio.*; import com.pi4j.util.Console; public class SoundRecognition { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { final Console console = new Console(); final GpioController gpio = GpioFactory.getInstance(); // 设置声音传感器引脚 final GpioPinDigitalInput soundSensor = gpio.provisionDigitalInputPin(RaspiPin.GPIO_04, "SoundSensor"); console.title("<-- Sound Recognition -->"); // 等待声音传感器准备就绪 Thread.sleep(1000); // 在声音传感器上添加事件监听器 soundSensor.addListener((GpioPinListenerDigital) event -> { if(event.getState().isHigh()) { System.out.println("检测到声音信号"); // 在这里添加相应的声音识别逻辑 } }); // 等待退出信号 console.waitForExit(); gpio.shutdown(); } }
在上述代码中,我们使用了Pi4J库来管理物联网硬件的GPIO引脚。首先创建一个GpioController对象,然后使用provisionDigitalInputPin
方法来设置声音传感器的引脚。接着,我们使用addListener方法为传感器添加一个事件监听器,当传感器检测到声音信号时,会调用相应的逻辑处理代码。
三、声音识别逻辑的实现
在声音传感器检测到声音信号后,我们需要编写相应的声音识别逻辑。这里只是简单地输出一条信息来模拟声音识别的过程。
import javax.sound.sampled.*; import java.io.File; import java.io.IOException; public class SoundRecognition { public static void main(String[] args) { // 加载音频文件 File soundFile = new File("audio.wav"); try { // 创建音频输入流 AudioInputStream audioStream = AudioSystem.getAudioInputStream(soundFile); // 获取音频格式 AudioFormat format = audioStream.getFormat(); // 创建数据线信息 DataLine.Info info = new DataLine.Info(TargetDataLine.class, format); // 打开数据线 TargetDataLine line = (TargetDataLine) AudioSystem.getLine(info); line.open(format); // 开始从音频输入流中读取数据 line.start(); // 缓冲区大小 int bufferSize = (int) format.getSampleRate() * format.getFrameSize(); byte[] buffer = new byte[bufferSize]; // 从数据线读取音频数据,并进行声音识别逻辑处理 while (true) { int bytesRead = line.read(buffer, 0, buffer.length); if (bytesRead > 0) { System.out.println("识别声音..."); } } } catch (UnsupportedAudioFileException | IOException | LineUnavailableException e) { e.printStackTrace(); } } }
在上述代码中,我们使用了Java的javax.sound.sampled包来实现声音的读取和处理。首先,我们通过AudioSystem.getAudioInputStream
方法加载音频文件,并获取音频的格式信息。然后,我们使用AudioSystem.getLine
方法打开数据线,并开始从音频输入流中读取数据。在这里,我们只是简单地输出一条信息来模拟声音识别的过程,你可以根据实际需求进行相应的处理。
通过上述代码,我们可以实现一个简单的物联网硬件声音识别功能。当声音传感器检测到声音信号时,我们可以对声音进行相应的处理,如识别声音指令、触发其他硬件操作等。
总结:
本文通过Java语言示例代码展示了Comment implémenter la fonction de reconnaissance sonore du matériel IoT via le développement Java。通过合理的硬件连接和相应的代码实现,我们可以实现一个简单但功能强大的物联网声音识别应用。希望本文能对您理解和实践物联网声音识别技术有所帮助。
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

Il existe cinq directions d'emploi dans l'industrie Java, laquelle vous convient le mieux ? Java, en tant que langage de programmation largement utilisé dans le domaine du développement de logiciels, a toujours été populaire. En raison de sa forte nature multiplateforme et de son cadre de développement riche, les développeurs Java disposent d'un large éventail d'opportunités d'emploi dans divers secteurs. Dans l'industrie Java, il existe cinq principales directions d'emploi, à savoir le développement JavaWeb, le développement d'applications mobiles, le développement de Big Data, le développement intégré et le développement du cloud computing. Chaque direction a ses caractéristiques et ses avantages. Les cinq directions seront discutées ci-dessous.

L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) dans les systèmes Internet des objets (IoT) marque un progrès important dans le développement de la technologie intelligente. Cette convergence s'appelle AIoT (intelligence artificielle pour l'Internet des objets) et améliore non seulement les capacités du système, mais modifie également la façon dont les systèmes IoT fonctionnent, apprennent et s'adaptent à l'environnement. Explorons cette intégration et ce qu'elle signifie. Le rôle de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans l'IoT Traitement et analyse améliorés des données Interprétation avancée des données : les appareils IoT génèrent d'énormes quantités de données. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent trier intelligemment ces données, en extraire des informations précieuses et identifier des modèles invisibles du point de vue humain ou des méthodes traditionnelles de traitement des données. L'analyse prédictive utilise l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour prédire les tendances futures sur la base de données historiques

Partout dans le monde, le secteur manufacturier en particulier semble avoir progressivement surmonté les difficultés liées à la pandémie et aux perturbations de la chaîne d’approvisionnement d’il y a quelques années. Toutefois, les fabricants devraient être confrontés à de nouveaux défis d’ici 2024, dont beaucoup pourront être résolus grâce à une application plus large des technologies numériques. Des recherches récentes de l'industrie se sont concentrées sur les défis auxquels les fabricants sont confrontés cette année et sur la manière dont ils envisagent d'y répondre. Une étude du State of Manufacturing Report révèle qu'en 2023, l'industrie manufacturière est confrontée à une incertitude économique et à des défis en matière de main-d'œuvre, et qu'il est urgent d'adopter de nouvelles technologies pour résoudre ces problèmes. Deloitte a fait valoir un point similaire dans ses Perspectives manufacturières 2024, notant que les entreprises manufacturières seront confrontées à l’incertitude économique, aux perturbations de la chaîne d’approvisionnement et aux difficultés de recrutement de main-d’œuvre qualifiée. peu importe la situation

Avec le développement continu des technologies intelligentes, les bâtiments intelligents sont devenus une force puissante dans le secteur de la construction actuel. Dans l’essor des bâtiments intelligents, les capteurs de l’Internet des objets (IoT) et l’intelligence artificielle (IA) ont joué un rôle crucial. Leur combinaison n’est pas seulement une simple application technique, mais aussi une subversion complète des concepts de construction traditionnels, nous apportant un environnement de construction plus intelligent, efficace et confortable. Au cours des dernières années, et particulièrement à la suite de la pandémie de COVID-19, les défis auxquels est confrontée la gestion des bâtiments se sont accrus et ont évolué à mesure que les attentes envers les gestionnaires d'installations ont changé et que les besoins en matière de viabilité se sont accrus. L'évolution vers des environnements de travail plus intégrés et plus flexibles au sein des bureaux modifie également la façon dont les bâtiments commerciaux sont utilisés, nécessitant une visibilité en temps réel sur l'utilisation du bâtiment et les tendances des occupants.

En tant qu'entreprise technologique axée sur l'innovation, Christie est en mesure de fournir des solutions complètes, une riche expérience industrielle et un réseau de services complet en matière de technologie audiovisuelle intelligente. Lors du salon InfoCommChina de cette année, Christie a présenté des projecteurs laser RVB purs, des projecteurs laser 1DLP, des murs vidéo LED ainsi que des solutions de gestion et de traitement de contenu. Sur le site de l'événement, un dôme sphérique extérieur personnalisé à grande échelle spécialement conçu pour les affichages astronomiques est devenu le centre de la scène. Christie l'a baptisé « Sphere Deep Space », et le projecteur laser pur Christie M4K25RGB lui a donné une « vitalité verte ». M. Sheng Xiaoqiang, directeur principal du service technique du département des affaires commerciales en Chine, a déclaré : Il n'est pas difficile de réaliser une projection d'un dôme sphérique extérieur, mais elle peut être rendue plus petite et la couleur

L'IoT robotique est un développement émergent qui promet de rassembler deux technologies précieuses : les robots industriels et les capteurs IoT. L'Internet des objets robotiques deviendra-t-il courant dans le secteur manufacturier ? Qu'est-ce que l'Internet des objets robotiques (IoRT) est une forme de réseau qui connecte les robots à Internet. Ces robots utilisent des capteurs IoT pour collecter des données et interpréter leur environnement. Ils sont souvent associés à diverses technologies telles que l’intelligence artificielle et le cloud computing pour accélérer le traitement des données et optimiser l’utilisation des ressources. Le développement de l’IoRT permet aux robots de détecter et de réagir plus intelligemment aux changements environnementaux, apportant ainsi des solutions plus efficaces à diverses industries. En s'intégrant à la technologie IoT, l'IoRT peut non seulement réaliser un fonctionnement autonome et un auto-apprentissage, mais également

Avec le développement du Big Data et de l’intelligence artificielle, l’Internet des objets évolue de plus en plus dans le sens de l’AIOT. L'infrastructure de l'Internet des objets deviendra une nouvelle génération d'infrastructures d'information, formant une trinité d'architecture « Internet des objets », « Internet numérique » et « Internet intelligent ». La collecte, le stockage, l’analyse, l’exploration et l’application intelligente des données de l’infrastructure IoT sont très importants. À cette fin, nous devons modéliser systématiquement les données IoT et établir un système complet et standard de modélisation des données IoT pour fournir des garanties de base. De cette manière, nous pouvons mieux analyser, exploiter et appliquer les données IoT et promouvoir davantage le développement de l’IoT. Le modèle objet vise à normaliser et décrire sémantiquement, identifier et gérer les objets, et à promouvoir l'intelligence et l'efficacité de l'Internet des objets. Modélisation d'ontologies IoT : Objectif : Résoudre le problème « qu'est-ce qu'un objet ? »

Grâce à sa haute concurrence, son efficacité et sa nature multiplateforme, le langage Go est devenu un choix idéal pour le développement d'applications mobiles pour l'Internet des objets (IoT). Le modèle de concurrence de Go atteint un degré élevé de concurrence grâce aux goroutines (coroutines légères), ce qui convient à la gestion d'un grand nombre d'appareils IoT connectés en même temps. La faible consommation de ressources de Go permet d'exécuter efficacement des applications sur des appareils mobiles avec des ressources informatiques et un stockage limités. De plus, la prise en charge multiplateforme de Go permet aux applications IoT d’être facilement déployées sur une variété d’appareils mobiles. Le cas pratique montre l'utilisation de Go pour créer une application de capteur de température BLE, communiquant avec le capteur via BLE et traitant les données entrantes pour lire et afficher les relevés de température.
