sema
1.0.0
Sema عبارة عن ملعب يمكنك من خلاله إنشاء نماذج أولية سريعة للغات المصغرة للتشفير المباشر لتركيب الإشارات والتعلم الآلي والاستماع الآلي.
تهدف Sema إلى توفير بيئة متكاملة عبر الإنترنت لتصميم لغات مجردة عالية المستوى ولغات منخفضة المستوى أكثر قوة.
تطبق سيما مجموعة من مبادئ التصميم الأساسية:
محرك الإشارة المتكامل – من حيث تكامل اللغة ومحرك الإشارة، لا يوجد انقسام مفاهيمي. كل شيء هو إشارة. ومع ذلك، من أجل الوحدة النمطية، وقابلية إعادة الاستخدام، وهندسة الصوت، يتم تنفيذ محرك إشارة sema بواسطة مكتبة محرك sema.
معالجة إشارة عينة واحدة – معالجة الصوت لكل عينة لدعم التقنيات التي تستخدم حلقات التغذية المرتدة، مثل النمذجة المادية، والصدى، وترشيح IIR.
نقل معدل العينة - من الأسهل إجراء معالجة الإشارة باستخدام معدل عينة رئيسي واحد، وهو معدل الصوت. يمكن حل متطلبات معدل العينة المختلفة للكائنات التابعة عن طريق الاختزال والاختزال باستخدام محول الطاقة. يمكّننا مفهوم محول الطاقة من استيعاب مجموعة متنوعة من العمليات بمعدلات عينات متفاوتة (الفيديو، والمعدل الطيفي، وأجهزة الاستشعار، واستدلال نموذج التعلم الآلي) داخل محرك واحد.
الحد الأدنى من التجريدات – لا توجد تجريدات عالية المستوى مثل الناقلات أو السِنثس أو العقد أو الخوادم أو أي دعامات لغوية في محرك الإشارة الخاص بنا. تقع مثل هذه التجريدات ضمن مساحة تصميم لغة المستخدم النهائي.
يتطلب Sema تثبيت التبعيات التالية:
من أجل التشغيل، يجب أن يتصل Sema بعنوان URL للمشروع ومفتاح API بالواجهة الخلفية لـ Supabase .
إذا قررت استخدام npm لإنشاء سيما، فيمكنك اتباع قائمة الأوامر التالية:
$ cd sema
$ npm install
$ npm run build
$ npm run devإذا قررت استخدام مدير حزم Yarn بدلاً من ذلك، فيمكنك استخدام قائمة الأوامر التالية:
لاستخدام الغزل:
$ cd sema
$ yarn
$ yarn build
$ yarn devبمجرد تشغيل سيما كتطبيق عقدة، يمكنك تحميله على متصفحك على المنافذ التالية
سيكون لتسريع الأجهزة تأثير كبير في سرعة تدريب نموذج Tensorflow.js.
لتمكينه في Chrome:
للتمكين في فايرفوكس:
about:preferencesتستخدم Sema Web Audio API Audio Worklets. يبدو أدائهم حساسًا جدًا لتوسيع نطاق طاقة وحدة المعالجة المركزية. إذا كنت تواجه مشكلات في جودة الصوت، فحاول ضبط حاكم وحدة المعالجة المركزية على وضع الأداء . على سبيل المثال على أوبونتو،
$ cpupower frequency-set --governor performance
تهدف الوثائق الداخلية لـ Sema إلى دعم تجربة التعلم للمستخدمين. وهو مدمج داخل التطبيق ويتكون من الأقسام التالية:
ابدء
ملعب
الترميز المباشر
التعلم الآلي
خلق اللغة
تهدف وثائق ويكي سيما إلى دعم المساهمات. وهو يركز على كيفية تصميم وبناء Sema:
ما هي بنية سيما؟
كيف تقوم سيما بتنفيذ واستخدام خدمات الويب
كيفية إعداد Sema على خادم الويب الخاص بي؟
كيف أضيف مكتبة ML جديدة إلى سيما؟
كيف أقوم بإنشاء وإضافة عنصر واجهة مستخدم جديد إلى Sema؟
كيف يمكنني إضافة الوثائق الخاصة بي إلى سما؟
كيف تعمل متاجر Svelte في سما؟
Sema هو مشروع مفتوح المصدر ونأمل أن تحفزك الرؤية والأهداف والهيكل الأساسي على المساهمة فيه. تحقق مما يلي:
كيف أساهم في سما؟
المساهمة.md
الإعداد للتطوير
تصحيح أخطاء سما
دليل التصميم
برناردو، ف.، كيفر، سي.، ماجنوسون، ت. (2021). تقييم دعم الإبداع في ساحة اللعب للتعلم الآلي للترميز المباشر، في: Baalsrud Hauge J.، CS Cardoso J.، Roque L.، Gonzalez-Calero PA (eds) الحوسبة الترفيهية - ICEC 2021. ICEC 2021. ملاحظات محاضرة في الكمبيوتر العلوم، المجلد 13056. سبرينغر، شام. https://doi.org/10.1007/978-3-030-89394-1_38
برناردو، ف.، كيفر، سي.، ماجنوسون، ت. (2020). محرك إشارة للنظام البيئي للغة الترميز الحية، J. Audio Eng. شركة نفط الجنوب، المجلد. 68، لا. 10، ص 756-766. دوي: https://doi.org/10.17743/jaes.2020.0016
برناردو، ف.، كيفر، سي.، ماجنوسون، ت. (2020). تصميم نظام إيكولوجي للغة البرمجة الحية متعدد وسهل الاستخدام باستخدام Sema. المؤتمر الدولي الخامس حول الترميز المباشر، جامعة ليمريك، ليمريك، أيرلندا
برناردو، ف.، كيفر، سي.، ماجنوسون، ت. (2019). محرك إشارة قائم على AudioWorklet لنظام بيئي مباشر للغة الترميز. في وقائع مؤتمر الويب الصوتي 2019، الجامعة النرويجية للعلوم والتكنولوجيا (NTNU)، تروندهايم، النرويج (جائزة أفضل ورقة في مؤتمر الويب الصوتي 2019)
