如果您的 Android 应用程序使用 TensorFlow Lite 模型作为音频分类器，并且使用您自己的自定义转换的 tflite 模型导致应用程序崩溃，请尝试以下步骤解决问题：

1. 首先，请确保您的 tflite 模型符合 TensorFlow Lite 要求。您可以使用 TensorFlow Lite 的 Python 库检查模型是否有效，如下所示：

import tensorflow as tf

# Load the model
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="custom_model.tflite")

# Check if the model is valid
interpreter.allocate_tensors()

2. 如果您的模型有效，请检查您的 Android 代码中的模型加载和推理代码。确保您正确地加载和运行模型，并在使用模型之前初始化 TensorFlow Lite 执行器，如下所示：

// Load the model
MlModel mlModel = new MlModel(getApplicationContext(), "custom_model.tflite");

// Initialize the executor
Interpreter tflite = mlModel.createInterpreter();

3. 如果您的代码正确地加载并使用模型，但仍然遇到问题，请尝试将模型转换为 TensorFlow Lite 的 FlatBuffer 格式。使用 FlatBuffer 格式的模型可以提供更好的性能和可靠性。您可以使用 TensorFlow Lite 的转换器将其他类型的模型转换为 FlatBuffer 格式，如下所示：

tflite_convert --graph_def_file=custom_model.pb \
               --output_file=custom_model.tflite \
               --output_format=TFLITE \
               --input_shape=1,16000,1 \
               --input_array=input \
               --output_array=output \
               --inference_type=FLOAT \
               --mean_values=0 \
               --std_dev_values=1

通过以上步骤，您可以尝试修复自定义转换 tflite 模型导致 AudioClassifier 崩