音声分類 — モデル分析

必要な入力ファイル

入力	説明
モデル（.h5）	トレーニング済みのTensorFlow/Kerasモデル
Xテスト（.npy）	テスト用特徴量データセット
Yテスト（.npy）	テスト用ラベルデータセット

モデルの可視化

.h5モデルを読み込み、**「Visualize Model（モデルを可視化）」**をクリックします。アーキテクチャ図には次の内容が表示されます。

• 入力形状（例：40 × 40 × 1）
• レイヤーごとのフロー：Conv → Conv → Conv → Flatten → Dense → Softmax
• 各レイヤー後の出力形状
• QuantizeWrapperV2の有無（QATが使用された場合）
• 出力クラスの最終的な数

変換の実行

.h5モデルを、デプロイ可能なNDPファームウェアパッケージ（.synpkg）に変換します。

1. .h5モデルファイルを参照する
2. X_test.npyとY_test.npyを選択する
3. **「Run Conversion（変換を実行）」**をクリックし、コンソールを監視する

変換中、ツールは以下を行います。

• 重みをINT8に量子化する
• レイヤーをSyntiantハードウェアの演算に変換する
• モデルをNDPメモリバンクにマッピングする
• .synpkg出力ファイルを生成する

シミュレーションの実行

変換されたNDPモデルが、元のKerasモデルと同じ予測結果を生成することを検証します。

1. Syntiant Model Converter GUIを開く
2. 設定：変換済みモデルパス → syntiant_output/model0、Xテストデータ → x_test.npy、Yテストラベル → y_test.npy
3. **「Run Simulation（シミュレーションを実行）」**をクリックし、ログを監視する

比較の実行

元のKerasモデルとNDPシミュレーションモデルを比較し、変換によって精度が維持されていることを検証します。

1. 変換とシミュレーションの両方が完了していることを確認する
2. **「Run Comparison（比較を実行）」**をクリックする

結果は次のタブに表示されます：生成されたファイル、予測テーブル、混同行列、時系列グラフ。