基于SensiML平台开发语音关键词识别
面向嵌入式微控制器的边缘人工智能是一种低功耗、小型化的机器学习技术，能够在嵌入式设备上进行推理计算，源于物联网的快速发展以及嵌入式设备计算能力的提升，进而促使智能边缘节点实现智能化。当前，由于环境中的智能化需求的提升、嵌入式设备的计算能力提升、保护数据隐私等原因，此研究和应用正处于快速发展的阶段。
通用的应用开发流程，数据采集、数据预处理、模型训练、模型优化和转换模型部署和测试几个部分组成。
sensiml平台开发流程
开发板：项目应用的开发板为arduino nano 33 ble sense,芯片为nrf52840 soc低功耗芯片。
数据集：采集本人的中文发音“开灯”、“关灯”声音数据。
特征提取方法：mfcc
识别模型：两层卷积神经网络
模型训练结果：经过100次迭代后，训练集和测试集的损失值
最后均在0.2以下，正确率达到95.9%。
项目步骤和结果
通过arduino nano 33 ble sense开发板上的录音器
采集音频，然后进行推理，判断音频为“openlight”、
“closelight”还是“unknow”，如果为“openlight”则控制
灯亮，“closelight”则控制灯灭，“unknow”则保持状态不变。
训练结果
关于sensiml公司
sensiml公司是quicklogic的子公司，提供先进的automl软件工具，使应用程序开发人员能够快速构建智能iot设备，将原始传感器数据转换为自主有意义的洞察力。
sensiml analytics toolkit提供了一个端到端的开发平台，涵盖数据收集、标记、算法和固件自动生成以及测试。sensiml toolkit 支持广泛的 arm® cortex-m和更高级别的微控制器内核、基于 intel x86的cpu以及异构内核soc(如quicklogic的s3平台)。
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