使用Edge Impulse实现关键词识别：一种微控制器上的语音识别新体验

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该项目是您在嵌入式系统中构建自己关键词识别（也称为唤醒词检测）的完美起点，采用机器学习技术。这种形式的语音识别使计算机（或微控制器）能够对说出的特定词语作出响应。

请注意，鉴于我们专注于嵌入式系统（特别是微控制器），这个演示功能有限，可能只能识别1到2个单词。若要识别更多词汇，则需要更强大的微控制器和更多的内存资源。

项目简介

本存储库包含一系列工具和示例项目，帮助您开始创建自己的嵌入式关键词识别系统。它还提供了一份有关如何操作的详细说明，包括数据收集、数据处理以及模型训练和部署。

项目技术分析

利用Google语音命令数据集作为基础，您可以选择任何单词作为关键词，并结合自己的自定义样本进行模型训练。此外，可以通过混入背景噪音来增强数据集。通过Edge Impulse平台，可以轻松地将数据转换为特征向量并训练神经网络。默认使用的是MFCC处理块和Keras学习块，适合小规模的关键词识别任务。

项目及技术应用场景

• 智能家居控制：只需说一个词，就能启动或关闭设备。
• 低功耗穿戴设备：在不影响电池寿命的情况下，实现语音交互。
• 边缘计算应用：在离线环境中，快速响应特定语音指令。

项目特点

1. 易于上手 - 提供清晰的步骤指导，从数据收集到模型部署，让任何人都能尝试构建自己的语音识别系统。
2. 适用广泛 - 支持多种微控制器开发板，如STM32 Nucleo和Arduino Nano 33 BLE Sense。
3. 远程数据处理 - 可以在Google Colab上远程运行数据预处理脚本，降低本地硬件要求。
4. 灵活性 - 能够适应不同环境和发音的多样性，提高模型的鲁棒性。

无论是对于希望了解边缘计算中的语音识别的初学者，还是寻找高效解决方案的专业开发者，这个项目都是值得尝试的。立即加入，开启您的关键词识别之旅吧！

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