描述

專家建議您徹底洗手以防止感染。所以我創建了一個計時器來測量洗手所需的時間。

在這里，挑戰是如何開始計時。按鈕開關是最簡單的，但最好不要在洗手前觸摸它們。我們可以使用紅外線或超聲波傳感器，但由于需要外部組件，因此很難廣泛使用它們。

該項目的獨特之處在于，通過麥克風檢測到流水的聲音以啟動計時器。這里使用的 M5Stick-C 具有內置麥克風，因此您不需要任何外部組件。

因此，任何人都可以通過簡單地將代碼編程到 M5Stick-C 中來實現一個簡單的洗手定時器。

它是如何工作的？

框圖

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有許多可能的方法可以只檢測水聲。例如，使用高于某個值的音量級別是一種簡單的方法，但它可能會導致許多故障。

在這里，我決定利用具有獨特頻譜的水聲的特性。

顯示了一個整體框圖。來自麥克風的音頻輸入通過 FFT 轉換到頻域。然后使用 SVM（支持向量機）對輸入音頻與水聲的接近程度進行評分。該分數以 FFT 的樣本單位為單位。接下來，累積這個分數。這是為了檢測這個特性已經持續了超過一定的時間。

我使用 Jupyter Notebook 來學習 SVM。為此，我使用了帶有和不帶有水聲的 Arduino 的串行日志。后面會詳細說明。

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軟件設置

由于我們使用的是 FFT 庫 ArduinoFFT，如果 Arduino IDE 中尚未安裝該庫，請安裝該庫。

arduinoFFT https://github.com/kosme/arduinoFFT

接下來，在github上編譯和編程這兩個源文件。

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SVM 模型是如何創建的

需要執行以下 3 個步驟。

• 記錄樣本數據。
• Jupyter Notebook 的 SVM 訓練
• 根據訓練數據創建 SVM 代碼

首先，要記錄樣本數據，將以下代碼添加到 HandwashingTimer.ino。

#define _SAMPLEMODE

通過此更改，FFT 結果通過 arduino 串行端口記錄。您可以將數據保存到文件中。每次水流和不流水時，數據都會記錄幾秒鐘。詳細參考源碼。

然后，通過 Jupyter notebook 訓練 SVM。我將訓練腳本上傳到了 github 站點，/training/trainingSVM.py

最后，將訓練結果存儲到 finalized_model.csv。我將數據轉換為 WaterSoundDet.ino。由于 Jupyter notebook 的 SVM 功能是基于 LIBSVM 的，請參考 LIBSVM 文檔。

享受！

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