V1.0 2024/3/11

抜粋版
はじめてのＭｅｄｉａｐｉｐｅ用ＡＩ開発キット～ 最新のRaspberry Pi5を使い、google開発の物体、人物認識用ＡＩソフトを有効活用～開発編（Pi5版）

スペクトラム・テクノロジー株式会社
https://spectrum-tech.co.jp
sales1@spectrum-tech.co.jp
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1

開発編 目次• Pi運用マニュアル
1.
2.
3.
4.

ページ

Piについて基本コマンド
基本操作
日常運用

4
4
6
7

• 開発キット 全体像

9• ハード・ソフトウエア概要
1.
2.

ハード概要
ソフト概要

10

①
②

11
12

ソフト一覧
プログラム一覧• Mediapipe1.

抜粋版のためページは一致しません

13

画像映像
①
②
③
④
⑤
⑥
⑦
⑧
⑨
⑩
⑪
⑫

物体検出
画像分類
画像セグメンテーション
相互セグメンテーション
ジェスチャー認識
手ランドマーク検出
画像埋め込み顔検出
顔ランドマーク検出
ポーズランドマーク検出
顔スタイル化総合ランドマーク検出

14
20
25
31
36
41
47
52
57
63
69
74

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2

開発編 目次

2. テキスト① テキスト分類② テキスト埋め込み③ 言語検出

80
84
88

3. 音声
① 音声分類92

参考
スマホ開発(android, ios)

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3

Pi運用マニュアル
1. Raspberry Piについて
既に全世界で1000万台以上販売された手のひらサイズのコンピュータです。
ＬｉｎｕｘベースのＲａｓｂｉａｎＯＳで動作しております。

2. Linux基本コマンド① システム関係• 起動：電源を入れると自動で起動します。
• 再起動：# reboot
又は、アプリケーション>ログアウト>再起動；左上のメニューから• 終了：# shutdown
又は、アプリケーション>ログアウト>シャットダウン；左上のメニューから• ログアウト # logout
又は、アプリケーション>ログアウト>ログアウト；左上のメニューから• 日本語／英語の入力切替：キーボードの全角/半角キーで切替ます。

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4

Pi運用マニュアル
2.

Linux基本コマンド② ディレクトリ操作、コピー、移動、削除
root@:~$ cd /root/Documents
ディレクトリの切り替え
root@:/root/Documents# ls
ファイルとディレクトリの表示（表示したら操作したいファイルを右クリックでコピペして操作しますroot@:~# cp ファイル名 ディレクトリ
配下のディレクトリのファイルを別のディレクトリへコピー
root@:~# mv ファイル名 ディレクトリ
配下のディレクトリのファイルを別のディレクトリへ移動
root@:~# rm ファイル名
ファイルの削除
便利な機能 rm –help
コマンドのオプションが分からない場合は、ヘルプで問い合わせる。すべてのコマンド共通(マイナスを２個とhelp)③ ユーザ権限、プロセス他
root@:~ $ su スーパーユーザ（root)に切り替え、パスワードを入力
root@:~# ps a
現状の動いているプロセスを表示
root@:~# kill
特定のプロセスを強制終了
root@:~# apt-get install pkg
パッケージのインストールなどに使用
root@:~# date
日付、時間の設定を行います。
root@:~# mousepad /etc/network/interfacesインタフェースに記述内容を変更します。Viよりも使いやすいです。

④ モジュール、usb、メモリ、ＨＤＤなどの表示
root@:~# lsmod
root@:~# lsusb
root@:~# free -mt
root@:~# df -h

linuxのモジュールリスト表示
usbのデバイス表示
メモリ使用状態表示
ＨＤＤ（マイクロＳＤ）の使用状態表示

pi@raspberrypi:~$ sudo
も同様のコマンドになります
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5RaspberryPi運用マニュアル
3. Raspberry Piの基本操作① 表示画面と内容

トップ画面（上段のタスクバーで選択）• メニュー• ブラウザ• ファイルマネジャ• ターミナル

•
•
•
•
•
•
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ＣＰＵ使用率
日本語入力
ＶＮＣ
ＢＬＥ
WiFi
時刻
6

RaspberryPi運用マニュアル
4. 日常運用①

セキュリティ対策（アンチウイルス更新、スキャン）• アンチウイルス対策として無料のclamAVをインストールしてます。
• 手動での運用を基本としてます。
パターンファイル更新

手動スキャン時に更新されます
手動でスキャン
$ sudo clamscan --infected --remove --recursive
自動化可能ですが、バックグランドで重くなる可能性大。コマンド入力後約10分位かかります。

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7

RaspberryPi運用マニュアル
4. 日常運用②

インストール済パッケージの更新リスト、アップグレード• Linuxの場合は、頻繁に更新が発生します。アップグレードを定期的に実施してください。
• 更新前には、バックアップを取ることをお勧めします。特にアップグレードはまれに動作不良、戻せない状態が発生します。自己責任で実施してください。

更新リスト取得$ sudo apt-get update
アップグレード実施$ sudo apt-get upgrade

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開発キット 全体像(Pi5版）
ＯＳ

ハードウエア

物品追加

Raspberry Pi5+

Ｒasbian OS
HDMIケーブル（オプション）

電源アダプタ（オプション）

物体・人物認識カメラ（オプション）

画像系

弊社提供

プログラム言語

ＡＩ系

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9１．ハード概要
本体

品名

項目

内容

Raspberry Pi5

ＣＰＵ

2.4GHz 4コア Cortex-A76 （ARMv8、64bit）

ＧＰＵ

VideoCore VII®

メモリ

4GB RAMＯＳ

Raspbian bookworm(Debianベース）

インターフェース

2.4/5GHz WiFi(802.11 bgnac), Bluetooth 5.0, BLE,
1G ether, USB 2.0x2, USB 3.0x2, micro HDMIx2,
microSDカード, 40 GPIO pin

電源／消費電力

Micro USB Type C 3.0A

サイズ

85ｘ56ｘ18mm

付属品

内容

ケース

赤白、FAN付。

microSD 64GB

Raspbian OS, 必要なモジュールをインストールして提供します。お客様が設定するものは必要最低限のパスワード設定、ＷｉＦｉ設定になります。

プログラム

Mediapipe, 関連pip インストール済, Pythonサンプル
プログラム多数

マニュアル

開発キット 設定編、開発編

ＵＳＢ電源ケーブル、ＨＤＭＩケーブルは付属しておりません。
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別途オプション品を購入ください

備考

備考

10

２．ソフト概要①ソフト一覧
提供するソフトウエアの概要です。
区分

ソフト名

バージョン

OS

Raspbian

Bookworm 64bit

画像

Opencv

4.9.0

codepen
物体・人物認識

仮想化時
Web版

mediapipe

0.10.9Mediapipe studio
プログラム言語

備考

python3Web版
3.11.2

javascript

仮想化で利用Web版

ＡＩ用プログラム

Pytorch

2.1.2

その他

Jupyter notebook、
matplotlibなど多数のpipラ
イブラリ

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11A:実用可能
B:要確認
C:試験段階Ｘ：エラー

２．ソフトウエア概要②．開発キットプログラム一覧
区分

タスク名

概要

python:ビ web：写真、Ｍｅｄｉａｐｉｐ Jupyter： python:写 python:カデオ(弊社 カメラ評価
ｅ studio 写真
真メラ（codepen)
独自）

1 画像映像系

物体検出

画像、映像から物体を検出

●

id

2
3
4
5
6
7
8

画像から物体等の種類ごとに分類しま
画像分類
●
す。
画像から、物体を切り抜きセグメンテー
画像セグメンテーション●
ションします画像をセグメンテーションし、一部の選
相互セグメンテーション 択した画像の修正、ぼかし、差替えなど ●ができます
画像、映像からそのジェスチャを認識しジェスチャー認識●ます
画像、映像から手の詳細な位置を検出
手ランドマーク検出●
します
画像を数値化して、編集・加工に使用し
画像埋め込み●ます
顔検出

画像、映像から顔の位置を検出します ●

●

●

●

●

A

●

●

○：pi用

●

A

●

●

●

●

A

●

●

●

●

○：pi用

●

●

●

●

●

●

●

●

コメント

▲写真の
A
み
●

A

fps=20超える、高速●B

fps=10、普通

●

A

●

A

●

●

B

fps=10、普通●●C

fps=4、遅い

●

C

一部エラー

C

かなり遅い

●

○：pi用

14

画像、映像から顔の詳細位置（目、口、
顔ランドマーク検出●●●●
眉など）を検出します
画像、映像からポーズの詳細位置（頭、ポーズランドマーク検出●●●●
肩、手など）を検出します
画像、映像から顔のアバターを作成しま
顔スタイル化●
×エラー ×エラー
す。
手、顔、ポースのランドマークを検出しま
総合ランドマーク検出●
す
入力したテキストからポジティブ、ネガ
テキスト分類●テキスト ●テキスト ●テキスト
ティブの分類を行います
テキストを数値化して、編集・加工に使テキスト埋め込み用します●テキスト ●テキスト ●テキスト

15

言語検出

16 音声系

音声分類

17 生成AI系

画像生成

テキストから画像生成を行います。

未検証

18

LLM推論

テキストから生成し、推論してゆきます

未検証

9
10
11
12
13 テキスト系

テキストから使用している言語を検出し●テキスト ●テキスト ●テキストます
音声から話し声、TV、音楽、環境音など
●音声
●音声
●音声
をリアルタイムで分類します

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●●テキスト A
●テキスト A
●テキスト A
●音声

A

マイクからの入力

12

Mediapipe• MediaPipe Solutions は、人工知能 (AI) および機械学習 (ML) 技術をアプリ
ケーションに迅速に適用するためのライブラリとツールのスイートを提供します。 これらのソリューションをアプリケーションにすぐに組み込んで、ニーズに合わせてカスタマイズし、複数の開発プラットフォームで使用できます。
MediaPipe Solutions は MediaPipe オープン ソース プロジェクトの一部である
ため、アプリケーションのニーズに合わせてソリューション コードをさらにカスタマイズできます。
• Mediapipe https://developers.google.com/mediapipe• Github: https://github.com/google/mediapipe• 特徴• 利用が簡単• セルフサービスの ML ソリューション。 ローコード API またはノーコード スタジオを使用してカス
タマイズ、評価、プロトタイプ、デプロイを行う• 革新的• Google ML の専門知識を活用して作成された、一般的なタスク向けの高度な ML ソリューション。

• 高速処理• ハードウェア アクセラレーションを含むエンドツーエンドの最適化を実現しながら、バッテリー駆動のデバイスでも十分に動作するほど高速です。

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１．画像映像①．物体検出
画像、動画から物体を検出します。
https://developers.google.com/mediapipe/solutions/vision/object_detector
方法
A)
B)
C)
D)

Mediapipe studio:webのデモ版で直ぐに体験できます。
Jupyter notebook：pythonのプログラムで、順番に内容確認します。
Python ローカル：端末からpythonのプログラムを動作させ、写真、ビデオ、カメラで確認できます。
Web:codepen：html,css,javascriptで記述したプログラムで直ぐに動作確認できます。写真、カメラA) Mediapipe studiohttps://mediapipe-studio.webapps.google.com/demo/object_detector
使用方法• Mediapipeのサイトからtry itを押すと別画面に起動• inputに写真をアップロード• 自動的に認識し、区分と確率がでます。

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コマンド入力$ source /home/pi/venv_py311/bin/activate$ cd/home/pi/Documents/mediapipe/mediapipe/
notebook$ jupyter notebook
object_detector2.ipynb

１．画像映像①．物体検出

画像、動画から物体を検出します。
https://developers.google.com/mediapipe/solutions/vision/object_detector
方法
A)
B)
C)
D)

Mediapipe studio:webのデモ版で直ぐに体験できます。
Jupyter notebook：pythonのプログラムで、順番に内容確認します。
Python ローカル：端末からpythonのプログラムを動作させ、写真、ビデオ、カメラで確認できます。
Web:codepen：html,css,javascriptで記述したプログラムで直ぐに動作確認できます。写真、カメラ

B) Jupyter notebook

vnc接続では、jupyter

使用方法
notebookは遅い。HDMIで仮想化で使用実施推奨$ source /home/pi/venv_py311/bin/activate$ cd /home/pi/Documents/mediapipe/mediapipe/notebook$ jupyter notebook
object_detector2.ipynb を選択してクリック。2がついていないものは、オリジナル注）mediapipeのインストールは不要、またモデルはダウンロード済

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コマンド入力$ source /home/pi/venv_py311/bin/activate$ cd/home/pi/Documents/mediapipe/mediapip
e/mediapipe/examples/python/object_dete
ction$ python object_detector.py

１．画像映像①．物体検出

画像、動画から物体を検出します。
https://developers.google.com/mediapipe/solutions/vision/object_detector
方法
A)
B)
C)
D)

Mediapipe studio:webのデモ版で直ぐに体験できます。
Jupyter notebook：pythonのプログラムで、順番に内容確認します。
Python ローカル：端末からpythonのプログラムを動作させ、写真、ビデオ、カメラで確認できます。
Web:codepen：html,css,javascriptで記述したプログラムで直ぐに動作確認できます。写真、カメラC) python:画像
使用方法
仮想化で使用$ source /home/pi/venv_py311/bin/activate$ cd /home/pi/Documents/mediapipe/mediapipe/mediapipe/examples/python/object_detection$ python object_detector.py• Jupyterと同様で結果の写真のみポップアップ

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コマンド入力$ source /home/pi/venv_py311/bin/activate$ cd/home/pi/Documents/mediapipe/mediapip
e/mediapipe/examples/python/object_dete
ction$ python detect.py

１．画像映像①．物体検出

画像、動画から物体を検出します。
https://developers.google.com/mediapipe/solutions/vision/object_detector
方法
A)
B)
C)
D)

Mediapipe studio:webのデモ版で直ぐに体験できます。
Jupyter notebook：pythonのプログラムで、順番に内容確認します。
Python ローカル：端末からpythonのプログラムを動作させ、写真、ビデオ、カメラで確認できます。
Web:codepen：html,css,javascriptで記述したプログラムで直ぐに動作確認できます。写真、カメラC) python:カメラ （usbカメラでテスト、piカメラは未検証）
使用方法
仮想化で使用$ source /home/pi/venv_py311/bin/activate$ cd /home/pi/Documents/mediapipe/mediapipe/mediapipe/examples/python/object_detection$ python detect.py• カメラで物体検出します。
• かなり高速処理が可能

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１．画像映像①．物体検出
画像、動画から物体を検出します。
https://developers.google.com/mediapipe/solutions/vision/object_detector
方法
A)
B)
C)
D)

Mediapipe studio:webのデモ版で直ぐに体験できます。
Jupyter notebook：pythonのプログラムで、順番に内容確認します。
Python ローカル：端末からpythonのプログラムを動作させ、写真、ビデオ、カメラで確認できます。
Web:codepen：html,css,javascriptで記述したプログラムで直ぐに動作確認できます。写真、カメラD) codepen

使用方法
https://codepen.io/mediapipe-preview/pen/vYrWvNg• Forkで自分のサイトへ取り込み• format javascriptを押すと、起動• 写真のサンプルを押すと、物体を検出します。
• カメラ接続で、カメラでの物体検出をします。

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１．画像映像①．物体検出
画像、動画から物体を検出します。
https://developers.google.com/mediapipe/solutions/vision/object_detector
方法
A)
B)
C)
D)

Mediapipe studio:webのデモ版で直ぐに体験できます。
Jupyter notebook：pythonのプログラムで、順番に内容確認します。
Python ローカル：端末からpythonのプログラムを動作させ、写真、ビデオ、カメラで確認できます。
Web:codepen：html,css,javascriptで記述したプログラムで直ぐに動作確認できます。写真、カメラD) codepen

使用方法
https://codepen.io/mediapipe-preview/pen/vYrWvNg• Forkで自分のサイトへ取り込み• format javascriptを押すと、起動• 写真のサンプルを押すと、物体を検出します。
• カメラ接続で、カメラでの物体検出をします。

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１．画像映像⑨．顔ランドマーク検出
画像、映像から顔のランドマークを検出します。
https://developers.google.com/mediapipe/solutions/vision/face_landmarker
方法
A)
B)
C)
D)

Mediapipe studio:webのデモ版で直ぐに体験できます。
Jupyter notebook：pythonのプログラムで、順番に内容確認します。
Python ローカル：端末からpythonのプログラムを動作させ、写真、ビデオ、カメラで確認できます。
Web:codepen：html,css,javascriptで記述したプログラムで直ぐに動作確認できます。写真、カメラA) Mediapipe studiohttps://mediapipe-studio.webapps.google.com/demo/face_landmarker
使用方法• Mediapipeのサイトからtry itを押すと別画面に起動• カメラを選択、顔のランドマークを検出します。

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コマンド入力$ source /home/pi/venv_py311/bin/activate$ cd/home/pi/Documents/mediapipe/mediapipe/notebook$ jupyter notebook[MediaPipe_Python_Tasks]_Face_Landmarker2.ipynb

１．画像映像⑨．顔ランドマーク検出
画像、映像から顔のランドマークを検出します。

https://developers.google.com/mediapipe/solutions/vision/face_landmarker
方法
A)
B)
C)
D)

Mediapipe studio:webのデモ版で直ぐに体験できます。
Jupyter notebook：pythonのプログラムで、順番に内容確認します。
Python ローカル：端末からpythonのプログラムを動作させ、写真、ビデオ、カメラで確認できます。
Web:codepen：html,css,javascriptで記述したプログラムで直ぐに動作確認できます。写真、カメラ

B) Jupyter notebook

vnc接続では、jupyter
notebookは遅い。HDMIで
実施推奨

使用方法
仮想化で使用$ source /home/pi/venv_py311/bin/activate$ cd /home/pi/Documents/mediapipe/mediapipe/notebook$ jupyter notebook[MediaPipe_Python_Tasks]_Face_Landmarker2.ipynb を選択してクリック。2がついていないものは、オリジナル

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21

コマンド入力$ source /home/pi/venv_py311/bin/activate$ cd/home/pi/Documents/mediapipe/mediapipe/m
ediapipe/examples/python/face_landmark$ python face_landmarker.py

１．画像映像⑨．顔ランドマーク検出
画像、映像から顔のランドマークを検出します。

https://developers.google.com/mediapipe/solutions/vision/face_landmarker
方法
A)
B)
C)
D)

Mediapipe studio:webのデモ版で直ぐに体験できます。
Jupyter notebook：pythonのプログラムで、順番に内容確認します。
Python ローカル：端末からpythonのプログラムを動作させ、写真、ビデオ、カメラで確認できます。
Web:codepen：html,css,javascriptで記述したプログラムで直ぐに動作確認できます。写真、カメラC) python:画像
使用方法
仮想化で使用$ source /home/pi/venv_py311/bin/activate$ cd /home/pi/Documents/mediapipe/mediapipe/mediapipe/examples/python/face_landmark$ python face_landmarker.py
Jupyterと同様で顔のランドマーク検出を行います。

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１．画像映像⑨．顔ランドマーク検出
画像、映像から顔のランドマークを検出します。

コマンド入力$ source /home/pi/venv_py311/bin/activate$ cd/home/pi/Documents/mediapipe/mediapipe/mediapipe/exam
ples/python/face_landmark$ python face_landmarker_cam2.py$ /home/pi/Documents/mediapipe/mediapipe_sample/exampl
es/face_landmarker/raspberry_pi$ python detect.py

https://developers.google.com/mediapipe/solutions/vision/face_landmarker
方法
A)
B)
C)
D)

Mediapipe studio:webのデモ版で直ぐに体験できます。
Jupyter notebook：pythonのプログラムで、順番に内容確認します。
Python ローカル：端末からpythonのプログラムを動作させ、写真、ビデオ、カメラで確認できます。
Web:codepen：html,css,javascriptで記述したプログラムで直ぐに動作確認できます。写真、カメラC) python:カメラ
使用方法
仮想化で使用$ source /home/pi/venv_py311/bin/activate$ cd /home/pi/Documents/mediapipe/mediapipe/mediapipe/examples/python/face_landmark$ python face_landmarker_cam2.py
顔のランドマークがでます。
fps測定は、$ /home/pi/Documents/mediapipe/mediapipe_sample/examples/face_landmarker/raspberry_pi$ python detect.py

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１．画像映像⑨．顔ランドマーク検出
画像、映像から顔のランドマークを検出します。

コマンド入力$ source /home/pi/venv_py311/bin/activate$ cd/home/pi/Documents/mediapipe/mediapipe/media
pipe/examples/python/face_landmark$ python face_landmarker_video.py --input
face_test1.mp4

https://developers.google.com/mediapipe/solutions/vision/face_landmarker
方法
A)
B)
C)
D)

Mediapipe studio:webのデモ版で直ぐに体験できます。
Jupyter notebook：pythonのプログラムで、順番に内容確認します。
Python ローカル：端末からpythonのプログラムを動作させ、写真、ビデオ、カメラで確認できます。
Web:codepen：html,css,javascriptで記述したプログラムで直ぐに動作確認できます。写真、カメラC) python:ビデオ
使用方法
仮想化で使用$ source /home/pi/venv_py311/bin/activate$ cd /home/pi/Documents/mediapipe/mediapipe/mediapipe/examples/python/face_landmark$ python face_landmarker_video.py --input face_test1.mp4
Inputない場合はカメラ
顔のランドマークがでます。
高速

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１．画像映像⑨．顔ランドマーク検出
画像、映像から顔のランドマークを検出します。
https://developers.google.com/mediapipe/solutions/vision/face_landmarker
方法
A)
B)
C)
D)

Mediapipe studio:webのデモ版で直ぐに体験できます。
Jupyter notebook：pythonのプログラムで、順番に内容確認します。
Python ローカル：端末からpythonのプログラムを動作させ、写真、ビデオ、カメラで確認できます。
Web:codepen：html,css,javascriptで記述したプログラムで直ぐに動作確認できます。写真、カメラD) codepen

使用方法
https://codepen.io/mediapipe-preview/pen/OJBVQJm• Forkで自分のサイトへ取り込み• format javascriptを押すと、起動• 写真のサンプルを押すと、 顔のランドマーク検出と確率が出ます。カメラも同様。

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２．テキスト①．テキスト分類
入力されたテキストをpositive, negativeに分類します。
https://developers.google.com/mediapipe/solutions/text/text_classifier
方法
A)
B)
C)
D)

Mediapipe studio:webのデモ版で直ぐに体験できます。
Jupyter notebook：pythonのプログラムで、順番に内容確認します。
Python ローカル：端末からpythonのプログラムを動作させ、テキストで確認できます。
Web:codepen：html,css,javascriptで記述したプログラムで直ぐに動作確認できます。テキスト

A) Mediapipe studiohttps://mediapipe-studio.webapps.google.com/demo/text_classifier
使用方法• Mediapipeのサイトからtry itを押すと別画面に起動• 入力されたテキストをpositive, negativeに分類します。

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コマンド入力$ source /home/pi/venv_py311/bin/activate$ cd/home/pi/Documents/mediapipe/mediapipe/m
ediapipe/examples/python/text_classification$ python text_classifier.py

２．テキスト①．テキスト分類
入力されたテキストをpositive, negativeに分類します。

https://developers.google.com/mediapipe/solutions/text/text_classifier
方法
A)
B)
C)
D)

Mediapipe studio:webのデモ版で直ぐに体験できます。
Jupyter notebook：pythonのプログラムで、順番に内容確認します。
Python ローカル：端末からpythonのプログラムを動作させ、テキストで確認できます。
Web:codepen：html,css,javascriptで記述したプログラムで直ぐに動作確認できます。テキスト

C) python:テキスト
使用方法
仮想化で使用$ source /home/pi/venv_py311/bin/activate$ cd /home/pi/Documents/mediapipe/mediapipe/mediapipe/examples/python/text_classification$ python text_classifier.py
Jupyterと同様で入力されたテキストをpositive, negativeに分類を行います。

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２．テキスト①．テキスト分類
入力されたテキストをpositive, negativeに分類します。
https://developers.google.com/mediapipe/solutions/text/text_classifier
方法
A)
B)
C)
D)

Mediapipe studio:webのデモ版で直ぐに体験できます。
Jupyter notebook：pythonのプログラムで、順番に内容確認します。
Python ローカル：端末からpythonのプログラムを動作させ、テキストで確認できます。
Web:codepen：html,css,javascriptで記述したプログラムで直ぐに動作確認できます。テキスト

D) codepen

使用方法
https://codepen.io/mediapipe-preview/pen/wvXebMW• Forkで自分のサイトへ取り込み• format javascriptを押すと、起動• 入力されたテキストをpositive, negativeに分類。

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３．音声
①．音声分類
音声から話し声、TV、音楽、環境音などをリアルタイムで分類します。
https://developers.google.com/mediapipe/solutions/audio/audio_classifier
方法
A)
B)
C)
D)

Mediapipe studio:webのデモ版で直ぐに体験できます。
Jupyter notebook：pythonのプログラムで、順番に内容確認します。
Python ローカル：端末からpythonのプログラムを動作させ、音声を確認できます。
Web:codepen：html,css,javascriptで記述したプログラムで直ぐに動作確認できます。音声A) Mediapipe studiohttps://mediapipe-studio.webapps.google.com/demo/audio_classifier
使用方法• Mediapipeのサイトからtry itを押すと別画面に起動• 入力された音声から話し声、TV、音楽、環境音など分類します。

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29

コマンド入力$ source /home/pi/venv_py311/bin/activate$ cd/home/pi/Documents/mediapipe/mediapipe/notebook$ jupyter notebook
audio_classification2.ipynb

３．音声①．音声分類

音声から話し声、TV、音楽、環境音などをリアルタイムで分類します。
https://developers.google.com/mediapipe/solutions/audio/audio_classifier
方法
A)
B)
C)
D)

Mediapipe studio:webのデモ版で直ぐに体験できます。
Jupyter notebook：pythonのプログラムで、順番に内容確認します。
Python ローカル：端末からpythonのプログラムを動作させ、音声を確認できます。
Web:codepen：html,css,javascriptで記述したプログラムで直ぐに動作確認できます。音声B) Jupyter notebook

vnc接続では、jupyter
notebookは遅い。HDMIで
実施推奨

使用方法
仮想化で使用$ source /home/pi/venv_py311/bin/activate$ cd /home/pi/Documents/mediapipe/mediapipe/notebook$ jupyter notebook
audio_classification2.ipynb を選択してクリック。2がついていないものは、オリジナル

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コマンド入力$ source /home/pi/venv_py311/bin/activate$ cd/home/pi/Documents/mediapipe/mediapipe/m
ediapipe/examples/python/audio_classification$ python audio_classification.py

３．音声①．音声分類

音声から話し声、TV、音楽、環境音などをリアルタイムで分類します。
https://developers.google.com/mediapipe/solutions/audio/audio_classifier
方法
A)
B)
C)
D)

Mediapipe studio:webのデモ版で直ぐに体験できます。
Jupyter notebook：pythonのプログラムで、順番に内容確認します。
Python ローカル：端末からpythonのプログラムを動作させ、音声を確認できます。
Web:codepen：html,css,javascriptで記述したプログラムで直ぐに動作確認できます。音声C) python:テキスト
使用方法
仮想化で使用$ source /home/pi/venv_py311/bin/activate$ cd /home/pi/Documents/mediapipe/mediapipe/mediapipe/examples/python/audio_classification$ python audio_classification.py
Jupyterと同様で入力された音声から話し声、TV、音楽、環境音など分類します。

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３．音声
①．音声分類
音声から話し声、TV、音楽、環境音などをリアルタイムで分類します。
https://developers.google.com/mediapipe/solutions/audio/audio_classifier
方法
A)
B)
C)
D)

Mediapipe studio:webのデモ版で直ぐに体験できます。
Jupyter notebook：pythonのプログラムで、順番に内容確認します。
Python ローカル：端末からpythonのプログラムを動作させ、音声を確認できます。
Web:codepen：html,css,javascriptで記述したプログラムで直ぐに動作確認できます。音声D) codepen

使用方法
https://codepen.io/mediapipe-preview/pen/wvxYYmy• Forkで自分のサイトへ取り込み• format javascriptを押すと、起動• 入力された音声から話し声、TV、音楽、環境音など分類します。右はマイクでの実例

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参考

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スマホ（Android, ios)開発• 物体検出例• https://developers.google.com/mediapipe/solutions/vision/object_detector• Android• Code sample参照$ cd/home/pi/Documents/mediapipe/mediapipe_sample/examples/object_detection/android• 詳細は、ホームページ参照のこと• Ios• 項目参照$ cd /home/pi/Documents/mediapipe/mediapipe_sample/examples/object_detection/ios• 詳細は、ホームページ参照のこと

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