ارتباط با ربات خود با صدا

saalek110 · امروز در 7:23 بعد از ظهر

saalek110 · امروز در 7:23 بعد از ظهر

لیست:

saalek110 · امروز در 7:27 بعد از ظهر

نرم افزار: بروید اینجا

Pydroid 7.52 – پای‌ دروید 3 - کامل‌ترین اپلیکیشن برنامه‌نویسی به زبان پایتون

Pydroid 3 - IDE for Python 3 عنوان یک کامپایلر پیشرفته و کامل برای زبان پایتون، مخصوص سیستم عامل اندروید است که توسط IIEC منتشر شده است

www.farsroid.com

نسخه مناسب دستگاه خودتون را و اون بسته پایینی را دانلود کنید.

بعدش سه تا چیز دارید که باید نصب کنید

اولی pydroid 3 است

و دومی pydroid repository plugin

سومی هم اسمش Pydroid-Permissions-Plugin-2.3(www.farsroid.com) است.

برای نصب هر برنامه ، از منوی برنانه pydroid 3 ، اول بروید به pip

بعد در قسمت اینستال اسم برنامه را بنویسید و تیک زیرش را هم بزارید باشه ، یعنی تیک prebuild ....را.

بعد دکمه نصب را بزنید تا نصب بشه.

saalek110 · امروز در 7:30 بعد از ظهر

هوش مصنوعی deepseek میگه این را نصب کن:

SpeechRecognition

از منو pip را بزنید ، بروید تب اینستال ، اسم برنامه را بنویسید و تیک prebuild هم تیک خورده باقی بماند.

اسپیچ رکوگنیشن انگار ۳۲ مگاست.

saalek110 · امروز در 9:15 بعد از ظهر

رفتم ترمینال pydroid 3 و اینو زدم:

کد:

pip install sounddevice scipy

یک چیزی حدود ۳۰ مگا نصب شد.

saalek110 · امروز در 9:27 بعد از ظهر

سالک: سوند دیوایس و scipy چیه

Deepseek:

سوند دیوایس (Sound Device) و SciPy دو مفهوم متفاوت در پردازش سیگنال و علم داده در پایتون هستند:

سوند دیوایس (Sound Device)

کتابخانه‌ای برای کار با صوت در پایتون

کاربردها:

· ضبط و پخش صوت
· ارتباط مستقیم با کارت صوتی سیستم
· مناسب برای برنامه‌های real-time

نصب:

pip install sounddevice

مثال ساده:

import sounddevice as sd
import numpy as np

# تولید یک بوق ساده
duration = 1.0 # ثانیه
frequency = 440 # هرتز (نت لا)
t = np.linspace(0, duration, int(44100 * duration), False)
audio = 0.5 * np.sin(2 * np.pi * frequency * t)

# پخش صوت
sd.play(audio, samplerate=44100)
sd.wait() # منتظر پایان پخش بمان
```

SciPy (Scientific Python)

کتابخانه جامع برای محاسبات علمی

بخش‌های اصلی:

1. scipy.signal - پردازش سیگنال
2. scipy.io - ورودی/خروجی (شامل فایل‌های صوتی)
3. scipy.fft - تبدیل فوریه
4. scipy.optimize - بهینه‌سازی
5. بخش‌های دیگر: آمار، جبر خطی، و ...

نصب:

pip install scipy

مثال با صوت در SciPy:

from scipy.io import wavfile
from scipy import signal
import numpy as np

# خواندن فایل صوتی
samplerate, data = wavfile.read('audio.wav')

# فیلتر کردن صدا
b, a = signal.butter(4, 1000/(samplerate/2), 'low')
filtered = signal.filtfilt(b, a, data)

# نوشتن فایل جدید
wavfile.write('filtered_audio.wav', samplerate, filtered.astype(np.int16))
```

تفاوت و ارتباط آنها

ویژگی SoundDevice SciPy
هدف اصلی ضبط/پخش real-time تحلیل و پردازش علمی
سرعت مناسب real-time بیشتر برای پردازش آفلاین
حجم کد سبک‌تر سنگین‌تر و جامع
وابستگی وابسته به PortAudio وابسته به NumPy

مثال ترکیبی (استفاده از هر دو):

import sounddevice as sd
import numpy as np
from scipy import signal

# ضبط صوت
duration = 5
fs = 44100
recording = sd.rec(int(duration * fs), samplerate=fs, channels=1)
sd.wait()

# پردازش با SciPy
# اعمال فیلتر نویز
b, a = signal.butter(5, [100, 3000], btype='band', fs=fs)
filtered = signal.filtfilt(b, a, recording[:, 0])

# پخش نتیجه
sd.play(filtered, fs)
sd.wait()
```

خلاصه:

· SoundDevice → برای تعامل مستقیم با سخت‌افزار صوتی
· SciPy → برای تحلیل و پردازش پیشرفته سیگنال

اگر هدف شما ضبط/پخش ساده است، sounddevice کافی است. اما اگر نیاز به پردازش پیچیده‌تر دارید، scipy.signal ابزارهای حرفه‌ای‌تری ارائه می‌دهد.

saalek110 · امروز در 9:35 بعد از ظهر

ایمپورت کردن سوند دیوایس تا شاید نشون بده نصب هست یا نه

Python:

try:
    import sounddevice as sd
    print("✅ sounddevice نصب است")
    print(f"ورژن: {sd.__version__}")
except ImportError:
    print("❌ sounddevice نصب نیست")

برای نصب در ترمینال pydroid 3 در گوشی می زنم:

کد:

pip install sounddevice

saalek110 · امروز در 9:42 بعد از ظهر

گویا سوند دیوایس ، portaudio می خواد

برای پخش صدا از pygame میشه استفاده کرد.

saalek110 · امروز در 9:52 بعد از ظهر

کلی برنامه هوش مصنوعی deepseek داد و خطا داد.....
برای همین فعلا می روم به سمت بحث تئوری

saalek110 · امروز در 10:36 بعد از ظهر

دیپ سیک:

عالی! پس بیایید **دانش‌محور** پیش برویم.

---

### **اولین موضوع: صوت دیجیتال — از میکروفون تا داده**

#### ۱. **صدای واقعی (آنالوگ) چیست؟**
- صدا در دنیای واقعی یک **موج فشار هوا** است.
- این موج توسط میکروفون به یک **سیگنال الکتریکی آنالوگ** تبدیل می‌شود.

#### ۲. **چگونه دیجیتال می‌شود؟ (آنالوگ به دیجیتال - ADC)**
میکروفون → سیگنال الکتریکی آنالوگ → **نمونه‌برداری (Sampling)** → تبدیل به اعداد دیجیتال.

- **نرخ نمونه‌برداری (Sampling Rate)**:
چند بار در ثانیه از سیگنال آنالوگ نمونه می‌گیریم.
مثال: 44100 Hz یعنی **۴۴۱۰۰ نمونه در ثانیه**.

- **وضوح هر نمونه (Bit Depth)**:
هر نمونه با چند بیت ذخیره می‌شود؟
مثال: 16-bit یعنی هر نمونه یک عدد بین ۳۲۷۶۸- تا ۳۲۷۶۷+ است.

#### ۳. **داده دیجیتال صدا در حافظه چگونه است؟**
- یک **آرایه از اعداد** (مثلاً NumPy array) که هر عدد، اندازه‌ی موج در یک لحظه است.
- مثال:
`[0.12, 0.25, 0.37, ...]` → اینها دامنه‌های موج هستند.

---

### ️ **این داده در پایتون چگونه مدیریت می‌شود؟**
کتابخانه‌هایی مثل `sounddevice` یا `pyaudio` کارشان این است:
۱. با درایور صوتی سیستم ارتباط برقرار می‌کنند.
۲. داده را از میکروفون می‌گیرند و به آرایه پایتون تبدیل می‌کنند.
۳. یا برعکس: آرایه پایتون را به درایور صوتی می‌دهند تا از بلندگو پخش شود.

---

### **چرا در اندروید مشکل داریم؟**
در اندروید:
- **درایور صوتی** متفاوت است (ALSA/PulseAudio در لینوکس، AudioFlinger در اندروید).
- **مجوزها** لازم است (RECORD_AUDIO).
- **کتابخانه‌های پایتون** ممکن است با درایور اندروید صحبت نکنند.

---

### **یک آزمایش ذهنی:**
اگر شما بخواهید **بدون هیچ کتابخانه آماده‌ای**، صدا را در اندروید ضبط کنید، چه مراحلی لازم است؟

۱. درخواست مجوز میکروفون از سیستم اندروید.
۲. دریافت دسترسی به سخت‌افزار میکروفون.
۳. خواندن جریان داده خام از میکروفون.
۴. تبدیل داده خام به فرمت عددی (مثلاً PCM).
۵. ذخیره یا پردازش این داده.

saalek110 · امروز در 10:39 بعد از ظهر

سالک: بحث بالا مفید بود، حالا سوالم اینه من اگر بگم yes یا no و برنامه اینو بگیره....من چطوری باید با این صدا کار کنم؟

خب! این یک **موضوع عملی و جالب** است.
پس هدف: **تشخیص yes/no از طریق صدا**.

---

### **مراحل کلی (به زبان ساده):**

#### ۱. **ضبط صدا** (همان مرحله قبل)
مثلاً ۲ ثانیه صدا بگیرید.

#### ۲. **پیش‌پردازش سیگنال**
- تبدیل داده خام به فرمت مناسب
- نرمال‌سازی (صداهای بلند/آهسته را یکسان کنیم)
- حذف نویز (اختیاری)

#### ۳. **استخراج ویژگی‌ها**
از موج صدا ویژگی‌هایی استخراج کنیم که برای تشخیص گفتار مهم‌اند، مثل:
- **انرژی سیگنال** (چقدر بلند است)
- **فرکانس غالب** (چند هرتز است)
- **میزان تغییرات فرکانس** (برای تفکیک yes/no)

#### ۴. **تصمیم‌گیری**
با یک قانون ساده:
- اگر انرژی بالا و فرکانس متوسط → **yes**
- اگر انرژی پایین و فرکانس پایین‌تر → **no**
یا با مدل ساده یادگیری ماشین.

---

### **تفاوت yes و no از نظر سیگنال:**
- **yes**: معمولاً انرژی بالا، فرکانس‌های بالاتر، کوتاه‌تر.
- **no**: انرژی کمتر، فرکانس پایین‌تر، ممکن است کشیده‌تر باشد.

---

### **یک روش ساده تشخیص yes/no (با کد مفهومی):**

```python
# مراحل را به صورت مفهومی می‌نویسم (قابل اجرا در ذهن!)

1. صدا را ضبط کن → سیگنال خام
2. انرژی سیگنال را حساب کن: energy = sum(signal**2)
3. فرکانس غالب را پیدا کن (با FFT)
4. اگر energy > آستانه‌ای و فرکانس غالب > آستانه‌ای:
بگوی "yes"
در غیر این صورت:
بگوی "no"
```

---

### **روش پیشرفته‌تر (با مدل ML ساده):**
می‌توانید از کتابخانه‌هایی مثل `librosa` (برای استخراج ویژگی) و `scikit-learn` (برای مدل) استفاده کنید:

```python
# مراحل مفهومی
1. برای ۱۰۰ بار yes و ۱۰۰ بار no صدا ضبط کنید.
2. از هر فایل، ویژگی‌هایی مثل MFCC (۱۲-۱۳ عدد) استخراج کنید.
3. یک مدل ساده (مثل SVM یا Decision Tree) روی این داده‌ها آموزش دهید.
4. حالا مدل می‌تواند yes/no جدید را تشخیص دهد.
```

---

###

**چالش در اندروید/Pydroid 3:**
- کتابخانه‌های سنگین مثل `librosa` ممکن است در Pydroid 3 نصب نشوند.
- پس شاید نیاز باشد **ویژگی‌های ساده‌تر** خودتان را محاسبه کنید.

---

### ️ **پیشنهاد عملی برای شروع در Pydroid 3:**

۱. **اول فقط انرژی صدا را تشخیص دهید** (تشخیص سکوت vs. صدا):
```python
import sounddevice as sd
import numpy as np

# ضبط ۲ ثانیه
signal = sd.rec(int(2 * 44100), samplerate=44100, channels=1)
sd.wait()

energy = np.sum(signal**2)
if energy > 0.1: # آستانه تجربی
print("صدایی بود")
else:
print("سکوت")
```

۲. **گام بعدی**: تشخیص yes/no با قانون ساده انرژی + طول صدا.

-