Forum Replies Created
- Posts
Olá Luiz!
Peço desculpas pela demora absurda em lhe dar o retorno, acabei não recebendo ou vendo a notificação da sua resposta.
Conseguiu resolver o problema? Conforme mencionei em respostas anteriores, normalmente o erro -215:Assertion failed ocorre quando não foi possível carregar a imagem/vídeo de entrada, você chegou a verificar isto? Se os paths para o vídeo estão corretos e se o vídeo existe no path que você informou.
Olá Elisabeth,
Tentei acessar o link e ocorre o erro “NoSuchBucket”, isto aponta a inexistência do bucket (pasta) especificado na URL no armazenamento do Google Cloud.
Tenho a mesma base de dados armazenada no meu Drive. Você pode acessá-la através do seguinte link: small_birds_dataset
Por favor, não se esqueça de ajustar os diretórios conforme necessário.
Olá Abraão,
Peço desculpas pela demora em lhe dar o retorno.
Adaptei o exemplo aqui do curso sobre detecção de distanciamento social.
adicionei duas variáveis de controle:
- THRESHOLD_COUNTER = 200, assim a cada 200 frames onde a detecção de proximidade alcançar este limiar, dispara o ‘alarme’ (sugiro usar um som com um tempo de execução bem curto, 2 seg. por exemplo, para não ‘travar’ a detecção por muito tempo);
- counter = 0, que é o contador de frames onde houve a detecção de proximidade.
É um exemplo bem simples para ajudar a você entender a ideia, então pode adapatar da maneira que você achar melhor. Segue abaixo:
Olá Murilo,
Tente instalar esta versão que está sendo indicada na própria mensagem de erro:
pip install tensorflow==2.16.1
Olá David,
Se estiver utilizando a versão 0.10 da biblioteca librosa, é necessário ajustar o script. Aqui está um exemplo retirado da documentação para referência:
import matplotlib.pyplot as plt
y, sr = librosa.load(librosa.ex(‘choice’), duration=10)
fig, ax = plt.subplots(nrows=3, sharex=True)
librosa.display.waveshow(y, sr=sr, ax=ax[0])
ax[0].set(title=’Envelope view, mono’)
ax[0].label_outer()Olá David,
Como mencionado em nossas mensagens anteriores, a função example_audio_file foi retirada das versões mais recentes da biblioteca librosa. Então se você pretende utilizar os exemplos da biblioteca com a função example_audio_file, será necessário utilizar a versão 0.8.1.
Olá Beckert,
A mensagem de erro indica que o caminho para os arquivos .prototxt e .caffemodel estão incorretos.
Verifique se o caminho está correto e que você tenha permissão para acessar os arquivos. Se ainda estiver enfrentando problemas, verifique se os arquivos .prototxt e .caffemodel estão presentes nos locais especificados.
Também identifiquei que você está usando uma versão do OpenCV diferente da sugerida no curso (3.4.3), então provavelmente você terá que ajustar o seu script de acordo com a versão que você está utilizando.
Certo Mateus, obrigado por compartilhar o código.
No seu script, você está comparando a variável result (que armazena a transcrição da fala) e comparando com o path onde está seu arquivo de áudio de notificação ‘n2.mp3‘ (não consegui entender a lógica desta condição):
while (1):
result = listen_microphone()if meu_nome in result:
result = str(result.split(meu_nome + ‘ ‘)[1])
result = result.lower()
print(‘Acionou a assistente!’)
print(‘Após o processamento: ‘, result)if result == ‘C:\\Repositorios\\Pessoal\\IA Expert\\Assistente_Virtual\\Audio\\n2.mp3’:
playsound(‘n2.mp3’)Não consegui entender muito bem seu objetivo, mas seguem algumas sugestões:
- você pode remover a comparação do resultado (result) com o caminho do arquivo de áudio e passar diretamente o caminho do arquivo como argumento para a função playsound. Assim, a linha ficaria assim:
- restante do código permanece o mesmo;
- é sempre uma boa ideia revisar as aulas e comparar seu script com os exemplos disponibilizados no curso. Isso pode ajudar a identificar discrepâncias e garantir que seu código siga as melhores práticas e padrões demonstrados nas aulas.
Olá Mateus,
Em uma das linhas da mensagem de erro, identifiquei um problema na função playsound. Ao passar o parâmetro, você está utilizando o arquivo n3 como argumento, mas o correto seria fornecer o caminho completo do arquivo entre aspas:
playsound(‘caminho_completo\\para\\o_arquivo\\n3.mp3’)
Este ajuste deve resolver o erro.
Olá Mateus,
Parece que este problema está relacionado a biblioteca PyAudio, algum problema em acessar o microfone ou configurar o fluxo de áudio corretamente. Seguem algumas etapas que você pode tentar resolver o problema:
- Verifique as dependências do PyAudio: Certifique-se de que todas as dependências do PyAudio estão instaladas corretamente. O PyAudio geralmente requer algumas bibliotecas do sistema para funcionar corretamente, dependendo do SO que você está usando.
- Atualize o PyAudio: Tente remover a instalação atual do PyAudio e instalar a versão mais recente, pois isso pode corrigir problemas conhecidos.
- Verifique outros programas que acessam o microfone: Se você tiver outros programas em execução que possam estar usando o microfone, isso pode causar conflitos com o PyAudio. Tente fechar outros aplicativos que possam estar usando o microfone e veja se isso resolve o problema.
- Reinicie o computador: Às vezes, simplesmente reiniciar o computador pode resolver problemas temporários de acesso ao dispositivo de áudio.
- Tente usar/executar este script de amostra do PyAudio:
- import pyaudio
import waveFORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 2
RATE = 44100
CHUNK = 1024
RECORD_SECONDS = 5
WAVE_OUTPUT_FILENAME = “file.wav”audio = pyaudio.PyAudio()
# start Recording
stream = audio.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS,
rate=RATE, input=True,
frames_per_buffer=CHUNK)
print “recording…”
frames = []for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
data = stream.read(CHUNK)
frames.append(data)
print “finished recording”# stop Recording
stream.stop_stream()
stream.close()
audio.terminate()waveFile = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, ‘wb’)
waveFile.setnchannels(CHANNELS)
waveFile.setsampwidth(audio.get_sample_size(FORMAT))
waveFile.setframerate(RATE)
waveFile.writeframes(b”.join(frames))
waveFile.close()
- import pyaudio
Olá Mateus,
Conforme a documentação, este erro está relacionado a uma mudança na biblioteca NumPy, na qual o alias np.complex foi descontinuado e agora você deve usar complex diretamente. Isso está afetando a biblioteca librosa.
Para corrigir isso, você pode editar o arquivo constantq.py na pasta onde o módulo librosa está instalado e substituir todas as ocorrências de np.complex por complex.
No seu caso, o arquivo está localizado em C:\Users\mqjmarques\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\librosa\core\constantq.py. Você pode abri-lo em um editor de texto e fazer essa substituição manualmente.
Olá Fernando,
Sugiro usar a mesma versão do librosa que utilizamos nos exemplos do curso: librosa==0.8.1
Seguem os comandos para remover a versão instalada e instalar a 0.8.1:
<p style=”padding-left: 80px;”>!pip uninstall librosa</p>
<p style=”padding-left: 80px;”>!pip install librosa==0.8.1</p>Entendi,
Considerando que o processamento da detecção ocorre a cada frame, é possível que o algoritmo de processamento de áudio possa interromper o fluxo de processamento do vídeo. Para solucionar esse problema, sugiro a implementação de variáveis de controle para alterar seu estado quando o movimento é detectado, permitindo a execução do áudio somente quando um estado específico for identificado.
Sugiro utilizar uma variável booleana inicializada como ‘False’ e alterá-la para ‘True’ apenas quando houver detecção de movimento. Também seria útil ter uma segunda variável para registrar o tempo entre detecções consecutivas, permitindo que o valor da variável booleana seja redefinido para ‘False’ após um determinado intervalo de tempo
