oh，我这个大佬盆友教我整机器学习

这个项目是我一个盆友的毕业设计，他的设计在这项目基础上新增了功能，晚上我们在这部分讨论了很久，在机器学习领域这个项目不算高深，但对于我们初学者，想了解机器学习是个什么鬼东西的我们来说帮助很大。

https://github.com/Alec-Wright/Automated-GuitarAmpModelling

最近刚买新电脑「苹果macbookpro m2 芯片」，刚好可以做新电脑上尝试下这新东西，实操了整个过程，发现这东西和电脑和系统都关系不大，整个过程都有比较清晰都指导了，相对于搞嵌入式整硬件和平台编译环境来说简单多了。

这个项目主要是对🎸音乐音频做算法处理，比如用一个木吉他弹唱了一个声音出来，可以通过这个机器学习算法生成一个电🎸的声音。

当然了肯定还有其他很酷的东西，比如我们可以输入一个中国人的口音音频，然后输出一个英文口音音频，不过这不是这个项目能做到的，还是上面说的，这个项目的复杂度不是非常高，但是又非常非常适合那些想去了解什么是机器学习的人。

按照文档去安装环境

1. 首先还是先安装python，这个自行百度

2. 然后需要安装miniconda

安装miniconda的原因是要用这个东西装pytorch，官方上说可以用pip，但是pip 有个问题，就是安装会提示失败，conda 是一个很好的替代品，但是又没有必要安装完整版本的conda，因为conda还是太重了，所以就有了miniconda.

3. 然后就安装 pytorch之后就是漫长的安装过程

4. scipy安装

pip3 install scipy

5. tensorboardx的安装

这是在pytorch环境中，如果我们想看到可视化的工具，就需要安装tensorboardx

conda install -y -c conda-forge tensorboard

跑下demo程序

安装完成后可以跑个demo程序，文档也说明了，可以跑一个python来证明自己的环境是安装正确的「This is  also a good way to check if your python enviroment is setup corretly」。

这个实例程序会对一个输入音频做运算，运算的时候会用到算法模型model_best.json，最后得到一个输出的音频。

可以看里面的代码

大家听下效果

输入音频：

输出音频：

那怎么训练自己的机器学习模型呢？

还是看文档

我试着跑了下，训练的速度还挺快。

我自己训练出来的模型还没有测试使用「后续玩的话会继续发下相关的东西」，也还没有玩的很溜，以前跟少林在一起的时候，没有好好学习，所以他知道的很多东西我都不懂。

也非常感谢我的同事盆友晚上11点多还耐心的跟我解释这些东西，当然了还有一起品尝了他写的很完美的论文。