TensorFlow Lite - Micro Speech

材料準備

  • AmebaD [AMB21 / AMB22 / AMB23] x 1

  • Adafruit PDM MEMS 麥克風

  • LED x 4

範例説明

步驟

AMB21/AMB22 接線圖：
如下圖所示，將麥克風和 LED 連接到 Ameba 板。

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AMB23 接線圖
由於 AMB23 板上有一個內建麥克風，因此不需要任何外部麥克風。對於 LED，我們將只連接兩個 LED，然後使用兩個板載 LED（藍色和綠色）。

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從以下網址下載TensorFlow Lite for Microcontrollers的Ameba版本https://github.com/ambiot/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。

請按照以下說明進行安裝操作https://github.com/ambiot/tree/master/Ameba_misc/

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

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上傳代碼並在上傳完成後按Ameba上的重置按鈕。
一旦運行，您應該會看到一個LED閃爍，表明它正在處理音頻。說“yes”一詞將導致綠色LED點亮。說“no”將導致紅色LED點亮。如果無法識別該單詞，則藍色LED將亮起。
推理結果也將輸出到Arduino串行監視器，其顯示如下：

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如果您在識別單詞時遇到困難，請參考以下提示：

  • 確保周圍環境安靜，降低噪音。

  • 嘗試改變與麥克風的距離，從一個手臂距離開始。

  • 嘗試以不同的音調和音量說出單詞。

  • 根據您的發音方式和所用麥克風的特性可能會更容易地識別關鍵字。

程式碼説明

有關TensorFlow Lite for Microcontrollers的更多信息，請參考以下網址: https://www.tensorflow.org/lite/microcontrollers