資料介紹
描述
隊(duì)員:鄧子輝(zd13)、黃星昊(xh28)、杜樂(lè)義(ld31)、蔣天成(tj16)
前言
雖然在這個(gè)最終項(xiàng)目中有多種選擇,但我們最終決定進(jìn)行喚醒詞檢測(cè)。由于智能設(shè)備現(xiàn)在在我們的生活中非常普遍,因此這種檢測(cè)對(duì)于在不聯(lián)系后端服務(wù)器的情況下檢測(cè)喚醒詞非常有用。我們想接觸一些日常生活中實(shí)用且常用的東西,所以就來(lái)了。
至于應(yīng)用架構(gòu),從TinyML微稿中我們知道,對(duì)于每一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目,至少要有五個(gè)步驟:
1. 獲取輸入
2. 預(yù)處理輸入以提取適合輸入模型的特征
3. 對(duì)處理后的輸入進(jìn)行推理
4. 對(duì)模型的輸出進(jìn)行后處理以理解它
5. 使用結(jié)果信息使事情發(fā)生
在這個(gè)項(xiàng)目中,我們主要遵循上述規(guī)則,但有一些變化。
首先,我們必須先處理原始音頻數(shù)據(jù),然后再將其作為輸入送入模型。此外,我們必須修改分類模型以滿足輸出字符串(“YES”或“NO”)而不是可能值的要求。
過(guò)程
我們使用 Arduino Nano 33 BLE 訓(xùn)練了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,它應(yīng)該對(duì)輸入進(jìn)行分類和識(shí)別,并將輸入分為三個(gè)不同的輸出:“是”、“否”和“未知”。我們選擇用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集是語(yǔ)音命令數(shù)據(jù)集,它由 65,000 個(gè) 30 個(gè)短詞的一秒長(zhǎng)話語(yǔ)組成,在線眾包。
我們?cè)谶@里要做的是將我們的原始數(shù)據(jù)從單詞預(yù)處理為音頻類型。我們可以通過(guò)用頻譜圖表示輸入詞來(lái)做到這一點(diǎn)。
結(jié)果
實(shí)際上,我們添加了一些創(chuàng)新的技巧來(lái)訓(xùn)練模型。從下面的demo我們可以看到,當(dāng)輸入為“YES”時(shí),黃燈會(huì)亮3秒,當(dāng)輸入為“NO”時(shí),黃燈會(huì)熄滅3秒,當(dāng)輸入是未知的東西,光沒(méi)有任何反應(yīng)。
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- 喚醒詞檢測(cè)開(kāi)源設(shè)計(jì)
- Tiny ML喚醒詞檢測(cè)開(kāi)源分享
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