使用微型嵌入式設(shè)備實(shí)現(xiàn)嵌入式語音識(shí)別應(yīng)用程序
資料介紹
描述
我們的目標(biāo):
我們使用微型嵌入式設(shè)備實(shí)現(xiàn)了嵌入式語音識(shí)別應(yīng)用程序,該設(shè)備可以將一秒鐘的語音作為輸入并對(duì)語音進(jìn)行分類。不同種類的聲音由不同顏色的 LED 燈表示。該項(xiàng)目可用于許多現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用程序,例如 Google Assistant、Apple 的 Siri 和 Amazon Alexa 等。
機(jī)器學(xué)習(xí)模型:
為了處理原始音頻數(shù)據(jù),嵌入式設(shè)備的功能提供程序?qū)⒃家纛l數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為頻譜圖,頻譜圖是由頻率信息切片組成的二維數(shù)組。二維張量的特征可以通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 完美提取。
CNN 模型在稱為語音命令數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練。這包括 65,000 條 30 個(gè)短詞的一秒長話語,在線眾包。
我們的方法:
1.輸入數(shù)據(jù)收集
該組件從麥克風(fēng)捕獲原始音頻數(shù)據(jù)。為了驗(yàn)證設(shè)備在不同情況下的功能,所有組成員的音頻都被用作輸入。
“是”和“否”特征的可視化。

2.設(shè)置TF Lite解釋器
在 Arduino IDE 中導(dǎo)入 micro_speech 庫。生成 C++ 代碼并自動(dòng)設(shè)置 TensorFlow Lite 環(huán)境。在進(jìn)行測(cè)試時(shí),解釋器運(yùn)行 TensorFlow Lite 模型,將輸入的頻譜圖轉(zhuǎn)換為一組概率,并選擇概率最高的一個(gè)作為輸出。
Sketch uses 145184 bytes (14%) of program storage space. Maximum is 983040 bytes.
Global variables use 76952 bytes (29%) of dynamic memory, leaving 185192 bytes for local variables. Maximum is 262144 bytes.
Device : nRF52840-QIAA
Version : Arduino Bootloader (SAM-BA extended) 2.0 [Arduino:IKXYZ]
Address : 0x0
Pages : 256
Page Size : 4096 bytes
Total Size : 1024KB
Planes : 1
Lock Regions : 0
Locked : none
Security : false
Erase flash
Done in 0.000 seconds
3. 對(duì)開發(fā)板進(jìn)行編程
將開發(fā)板連接到筆記本電腦并將代碼上傳到 Arduino 開發(fā)板。
Write 145192 bytes to flash (36 pages)
[ ] 0% (0/36 pages)
[= ] 5% (2/36 pages)
[== ] 8% (3/36 pages)
[=== ] 11% (4/36 pages)
...
[=========================== ] 91% (33/36 pages)
[============================ ] 94% (34/36 pages)
[============================= ] 97% (35/36 pages)
[==============================] 100% (36/36 pages)
Done in 5.652 seconds
4.測(cè)試功能
使用設(shè)備上的 LED 對(duì)不同的音頻類型進(jìn)行分類(綠色:是,紅色:否,藍(lán)色:未知)。如果聽到命令,命令響應(yīng)器會(huì)使用設(shè)備的輸出功能讓我們知道。然后我們用“是”和“否”測(cè)試幾次,板上的燈顯示它有效。由于該模型仍然有點(diǎn)幼稚,因此會(huì)重復(fù)多次測(cè)試以確保其運(yùn)行良好。
“否”的測(cè)試用例:
'是'的測(cè)試用例:
“Don Don Don”的測(cè)試用例(預(yù)期用于“Unkown”):
?
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