Arduino Nano 33 BLE的脚步识别

Question

我正在尝试通过使用足迹声音训练模型来构建入侵检测设备。
我试着用张量流来做。
问题是这个example根本不起作用：我试图创建一个名为“footsteps”的自定义单词，在正确的位置创建一个目录，其中包含wavs文件（与示例的wavs格式相同），并且，即使脚本完成运行，它也不会生成输出文件（它打印输出文件应该位于的路径，但是目录不存在）或混淆矩阵（打印为“无”），并表示验证精度为0%。

我尝试改变方法，从TensorFlow lite库的micro\u语音示例开始。
即使在这里，我也用这个file生成了一个新的特征向量。 它工作得很好，但99%的时候都无法识别足迹（显然，因为我只使用一个wav文件“训练”了“模型”。

有没有一种方法可以用更多的文件来训练这个例子，或者有没有一种更简单的方法来做我需要的事情，但我不知怎么错过了？
提前谢谢。你知道吗