TensorFlow Lite - Micro Speech

材料准备

  • AmebaD [AMB21 / AMB22 / AMB23] x 1

  • Adafruit PDM MEMS 麦克风

  • LED x 4

范例准备

流程

AMB21 / AMB22 接线图:
如下图所示，将麦克风和 LED 连接到 Ameba 板。

1

AMB23 接线图:
由于 AMB23 板上有一个内建麦克风，因此不需要任何外部麦克风。对于 LED，我们将只连接两个 LED，然后使用两个板载 LED（蓝色和绿色）。

1-1

从以下网址下载TensorFlow Lite for Microcontrollers的Ameba版本 https://github.com/ambiot/ambd_arduino/tree/master/Arduino_zip_libraries。

请按照以下说明进行安装操作 https://docs.arduino.cc/software/ide-v1/tutorials/installing-libraries。

确保在以下位置找到patch文件并安装 https://github.com/ambiot/ambd_arduino/tree/master/Ameba_misc/。

Open the example, "Files" → "Examples" → “TensorFlowLite_Ameba” → “micro_speech”.

2

上传代码并在上传完成后按Ameba上的重置按钮。
一旦运行，您应该会看到一个LED闪烁，表明它正在处理音频。说“yes”一词将导致绿色LED点亮。说“no”将导致红色LED点亮。如果无法识别该单词，则蓝色LED将亮起
推理结果也将输出到Arduino串行监视器，其显示如下：

3

如果您在识别单词时遇到困难，请参考以下提示：

  • 确保周围环境安静，降低噪音。

  • 尝试改变与麦克风的距离，从一个手臂距离开始。

  • 尝试以不同的音调和音量说出单词。

  • 根据您的发音方式和所用麦克风的特性可能会更容易地识别关键字。

程式码说明

有关TensorFlow Lite for Microcontrollers的更多信息，请参考以下网址: https://www.tensorflow.org/lite/microcontrollers