样本数量: 0
+样本数量: ${sampleCount}
`; categoryContainer.appendChild(categoryBlock); @@ -147,25 +160,23 @@ function addCustomCategory(categoryName) { recordBtn.onclick = async () => { await recordMultipleExamples(categoryName, sampleCountSpan, recordBtn, 5); }; - - newCategoryNameInput.value = ''; // 清空输入框 - checkTrainingReadiness(); // 添加新类别后检查训练就绪状态 } -// 添加自定义类别按钮点击事件 -addCategoryBtn.onclick = () => { - addCustomCategory(newCategoryNameInput.value.trim()); -}; -// ======================= 检查训练就绪状态 ======================= +// ======================= 状态检查 ======================= function checkTrainingReadiness() { const exampleCounts = transferRecognizer.countExamples(); + // 检查是否有任何样本，以决定是否启用“导出”按钮 + const totalSamples = Object.values(exampleCounts).reduce((acc, count) => acc + count, 0); + exportModelBtn.disabled = totalSamples === 0; + let backgroundNoiseReady = (exampleCounts[BACKGROUND_NOISE_LABEL] || 0) > 0; let customCategoriesReady = 0; // 遍历本地 labels 数组，检查每个自定义类别是否有样本 - for (let i = 1; i < labels.length; i++) { // 从索引 1 开始，因为 0 是背景噪音 + // 从索引 1 开始，因为 0 是背景噪音 + for (let i = 1; i < labels.length; i++) { const customLabel = labels[i]; if ((exampleCounts[customLabel] || 0) > 0) { customCategoriesReady++; @@ -179,9 +190,10 @@ function checkTrainingReadiness() { trainModelBtn.disabled = true; } } -// ======================= 模型训练 ======================= + +// ======================= 模型训练 (无修改) ======================= trainModelBtn.onclick = async () => { - const exampleCounts = transferRecognizer.countExamples(); // 确保这里获取到了最新的样本数量 + const exampleCounts = transferRecognizer.countExamples(); console.log('--- DEBUG: 训练开始前，各类别样本数量:', exampleCounts); let totalExamples = 0; @@ -252,8 +264,8 @@ trainModelBtn.onclick = async () => { } }; -// ======================= 实时预测 ======================= -startPredictingBtn.onclick = async () => { // 确保此函数是 async +// ======================= 实时预测 (无修改) ======================= +startPredictingBtn.onclick = async () => { console.log('--- DEBUG: 点击开始识别时， isModelTrainedFlag 为:', isModelTrainedFlag); if (isPredicting) { statusDiv.innerText = '识别已经在进行中...'; @@ -278,8 +290,7 @@ startPredictingBtn.onclick = async () => { // 确保此函数是 async statusDiv.innerText = '正在开始识别... 请发出你训练过的声音。'; predictionResultDiv.innerText = '等待识别结果...'; - // <<< 核心修正：捕获 transferRecognizer.listen() 返回的停止函数时使用 await - predictionStopFunction = await transferRecognizer.listen(result => { // ！！！这里加上了 await ！！！ + predictionStopFunction = await transferRecognizer.listen(result => { if (!isPredicting) return; // `transferRecognizer.wordLabels()` 会返回 transferRecognizer 内部按顺序排列的所有标签名称。 @@ -305,7 +316,6 @@ startPredictingBtn.onclick = async () => { // 确保此函数是 async overlapFactor: 0.50, }); - // 可以在这里添加一个调试日志，确认 predictionStopFunction 确实是一个函数 console.log('--- DEBUG: predictionStopFunction 赋值后:', predictionStopFunction); console.log('--- DEBUG: typeof predictionStopFunction 赋值后:', typeof predictionStopFunction); @@ -313,10 +323,9 @@ startPredictingBtn.onclick = async () => { // 确保此函数是 async stopPredictingBtn.onclick = () => { if (isPredicting) { - // 增加一个额外的类型检查，确保它确实是一个函数 - if (typeof predictionStopFunction === 'function') { // 确保是函数才调用 - predictionStopFunction(); // 调用停止识别的函数 - predictionStopFunction = null; // 清除引用，避免内存泄漏，也防止二次调用 + if (typeof predictionStopFunction === 'function') { + predictionStopFunction(); + predictionStopFunction = null; } else { console.warn('--- WARN: predictionStopFunction 不是一个函数，无法停止监听。'); } @@ -340,5 +349,144 @@ stopPredictingBtn.onclick = () => { } }; + +// ======================= 新增：模型导出功能 ======================= +exportModelBtn.onclick = async () => { + try { + // 序列化所有收集到的样本数据 + const serializedExamples = transferRecognizer.serializeExamples(); + + // 创建一个 Blob 对象 + const blob = new Blob([serializedExamples], { type: 'application/octet-stream' }); + + // 创建一个下载链接 + const url = URL.createObjectURL(blob); + const a = document.createElement('a'); + a.href = url; + // 定制文件名，包含日期和时间 + const now = new Date(); + const filename = `speech_commands_data_${now.getFullYear()}${(now.getMonth()+1).toString().padStart(2, '0')}${now.getDate().toString().padStart(2, '0')}_${now.getHours().toString().padStart(2, '0')}${now.getMinutes().toString().padStart(2, '0')}${now.getSeconds().toString().padStart(2, '0')}.bin`; + a.download = filename; + + // 模拟点击下载 + document.body.appendChild(a); + a.click(); + document.body.removeChild(a); + URL.revokeObjectURL(url); // 释放内存 + + statusDiv.innerText = `数据已成功导出为 "${filename}"。`; + } catch (error) { + statusDiv.innerText = `导出数据失败: ${error.message}`; + console.error('导出数据失败:', error); + alert('导出数据失败。请确保您已录制至少一个样本！'); + } +}; + +// ======================= 新增：模型导入功能 ======================= +importModelBtn.onclick = () => { + // 触发隐藏的文件输入框点击事件 + importFileInput.click(); +}; + +importFileInput.onchange = async (event) => { + const file = event.target.files[0]; + if (!file) { + statusDiv.innerText = '未选择文件。'; + return; + } + + if (!file.name.endsWith('.bin')) { + alert('请选择后缀名为 .bin 的文件！'); + statusDiv.innerText = '文件格式不正确，请选择 .bin 文件。'; + // 清空文件输入，以便用户可以选择其他文件 + importFileInput.value = ''; + return; + } + + statusDiv.innerText = `正在导入文件 "${file.name}"...`; + + const reader = new FileReader(); + reader.onload = async (e) => { + try { + const dataBuffer = e.target.result; // 获取文件的 ArrayBuffer 内容 + + // 清除当前的 transferRecognizer 中的所有样本 + // SpeechCommands库中没有直接的clearExamples方法， + // 最简单的做法是重新创建一个 transferRecognizer 实例。 + // 但更好的做法是先尝试loadExamples，如果需要重置，再做。 + // 假设导入是“覆盖”现有样本的。 + // TODO: 这里可以考虑增加用户确认是否清除现有样本的提示 + + // 导入样本。这会自动更新 internal model + await transferRecognizer.loadExamples(dataBuffer); + + // 成功导入后，刷新UI + await syncUIWithLoadedData(); + + statusDiv.innerText = `文件 "${file.name}" 导入成功！`; + alert(`已成功导入 ${transferRecognizer.countExamples()._numExamples_ || 0} 个样本！`); + + } catch (error) { + statusDiv.innerText = `导入数据失败: ${error.message}. 确保存储的是有效的模型样本数据。`; + console.error('导入数据失败:', error); + alert(`导入数据失败。请检查文件是否损坏或格式不正确。\n错误: ${error.message}`); + } finally { + // 清空文件输入，以便下次选择相同文件也能触发 onchange + importFileInput.value = ''; + } + }; + reader.onerror = (error) => { + statusDiv.innerText = `读取文件失败: ${error.message}`; + console.error('文件读取失败:', error); + alert('文件读取失败。'); + importFileInput.value = ''; + }; + reader.readAsArrayBuffer(file); // 以 ArrayBuffer 格式读取文件 +}; + +// ======================= 新增辅助函数：导入后同步UI ======================= +async function syncUIWithLoadedData() { + // 清空现有除了背景噪音以外的类别块 + // 遍历所有子元素，从后向前删除，避免索引问题 + while (categoryContainer.firstChild) { + categoryContainer.removeChild(categoryContainer.firstChild); + } + + // 重置全局 labels 数组，只保留背景噪音 + labels = [BACKGROUND_NOISE_LABEL]; + + // 获取导入后的样本计数 + const exampleCounts = transferRecognizer.countExamples(); + console.log('--- DEBUG: 导入后样本数量:', exampleCounts); + + // 更新背景噪音样本数量 + backgroundNoiseSampleCountSpan.innerText = exampleCounts[BACKGROUND_NOISE_LABEL] || 0; + + // 重新构建自定义类别 UI + for (const label of Object.keys(exampleCounts)) { + if (label === BACKGROUND_NOISE_LABEL || label === '_version_' || label === '_numExamples_') { + continue; // 跳过背景噪音和内部元数据标签 + } + + // 将导入的自定义标签添加到我们的 labels 数组 + if (!labels.includes(label)) { + labels.push(label); + } + // 根据导入的数据创建 UI + createCategoryUI(label, exampleCounts[label]); + } + + // 重置模型的训练状态 + isModelTrainedFlag = false; + trainModelBtn.disabled = true; // 训练按钮默认禁用，等待 checkTrainingReadiness 启用 + startPredictingBtn.disabled = true; // 预测按钮禁用 + stopPredictingBtn.disabled = true; // 停止按钮禁用 + + // 检查训练就绪状态（现在有样本了，这个调用是安全的） + checkTrainingReadiness(); +} + + // ======================= 页面加载时执行 ======================= window.onload = init; + diff --git a/音频分类/voice.html b/音频分类/voice.html index c9396ae..9919500 100644 --- a/音频分类/voice.html +++ b/音频分类/voice.html @@ -4,7 +4,7 @@