Los paquetes necesarios para correr el código incluido en este projecto
están en requirements.txt. La mejor opción para instalar estos paquetes
es crear un nuevo ambiente virtual con python 3.11 e instalar los paquetes
dentro de ese ambiente;
pip install -r requirements.txt
Antes de correr este código es necesario tener un folder llamado chillanto
afuera de esta carpeta,
La carpeta chillanto debe contener todas las muestras de llanto. El clasificador
principal está programado para clasificar 5 clases, pero esto depende de las carpetas.
Si solamente hay 3 carpetas, entonces serán 3 clases. Si se requieren mas o menos
clases, organicen las carpetas por clase, y borren el archivo chillanto_metadata.csv
para generar uno nuevo. El modelo que entrené tiene estas 5 clases;
- asphyxia
- deaf
- normal
- hunger
- pain
Entonces dentro de esta carpeta deben estar otras carpetas con las muestras de llanto separadas por clase en cada una de las carpetas.
Incluyo el archivo chillanto_metadata.csv para resolver cualquier duda de la organizacion
de las carpetas.
Cuando las muestras estén listas, simplemente se debe ejecutar el codigo main.py;
python main.py
Después de que el modelo termina de entrenar, se guardarán dos versiones del modelo en
la carpeta saved_models. Uno en formato hdf5 y el otro como archivo json y h5.
Para cargar el modelo entrenado y probarlo para generar una matriz de confusión, es
necesario ejecutar el codigo test_model.py;
python test_model.py
