TinyML快速入门_使用Zilltek 麦克风实现TinyML语音辨识

原创 于 2024-04-22 16:30:00 发布 · 1.7k 阅读 · 18 ·
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#人工智能 #大大通 #ST #AI #MCU

本文详细描述了如何在ESP32s3-c1开发板上部署TinyML语音辨识系统，包括资料集选择、开发环境配置、模型训练、量化与部署，以及解决常见问题的方法。
  • 前言

在当今的物联网时代，语音辨识技术的应用日益广泛。本文将介绍如何部署TinyML语音辨识系统，并详细记录从资料收集到模型部署的过程。

  • TinyML快速入门:使用Zilltek 麦克风实现TinyML语音辨识

TinyML语音辨识在开发板上的部署 TinyML的实作始于资料的收集。在这一阶段，我们选择了speech_commands资料集进行模型训练。该资料集包含多个语音指令类别，如"down", "go", "left", "no", "right", "stop", "up", "yes"等，可在Tensorflow官方GitHub中找到。

开发环境方面，我们使用Tensorflow2.10和python3.10进行开发，硬体方面则选用了esp32s3-c1。麦克风使用Zilltek ZTS6672 mems mic，IDF使用ESP-IDF，建置project输入指令:

idf.py create-project-from-example "esp-tflite-micro:micro_speech"

会得到esp-tflite-micro的档案


我们使用example中的micro_speech，内容我们需要做一些修改，首先在audio_provider.cc中对i2s输入做一些设定。<

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Semtech LoRa Modem-E 模式介绍（高整合、低功耗的 LoRaWAN 模组化设计）
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ST新一代高精度BMS解决方案：L9965X系列
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