Syntiant TinyML 开发板 + Edge Impulse 机器学习实现语音识别

Syntiant TinyML 开发板 + Edge Impulse 机器学习实现语音识别

项目说明

本次项目用 Syntiant TinyML 开发板自带的麦克风，通过 Edge Impulse 搭建机器学习模型，使板卡上的 LED 灯根据中文语音指令呈现出不同效果。一共训练了四个标签的声音数据，具体说明如下。

硬件平台

Syntiant TinyML Board 是美国 AI 芯片研发商 Syntiant 推出的一款 TinyML 开发板，它配备了超低功耗 Syntiant NDP101 神经决策处理器，可以使语音和传感器应用程序分别在 140 和 100 微瓦以下运行。与基于 MCU 的传统 MCU 相比，Syntiant TinyML 板的吞吐量提高 20 倍，系统效率提高 200 倍。

Syntiant TinyML 板的尺寸非常小，仅为 24 毫米 x 28 毫米，是一个小型的独立系统。开发者可以直接通过 Micro USB 连接硬件，通过 Edge Impulse 轻松下载经过训练的模型，而无需任何专用调试硬件。

硬件组成：

神经决策处理器使用 NDP101，连接了两个传感器

BMI160 6 轴运动传感器SPH0641LM4H 麦克风

主机处理器：SAMD21 Cortex-M0+ 32 位低功耗 48MHz ARM MCU

内置 256KB FLASH 和 32KB SRAM5 个数字 I/O（与 Arduino MKR 系列板兼容）其中包含 1 路 UART 接口和 1 路 I2C 接口（包括在数字 I/O 引脚中）2MB 板载串行闪存一个用户定义的 RGB LEDuSD 卡插槽

电路板可使用 5V Micro-USB 或 3.7V LiPo 电池供电

语音训练

打开 ​​studio.edgeimpulse.com​​ 网页，创建一个新的项目，例如 Syntiant_TinyML_Voice，作为本次语音训练的项目。

创建完成后进入项目主页面，在这里可以看到训练的大致流程：选择设备、选择语音输入源、采集语音数据、创建 Impulse 模型、训练数据、生成固件、部署到硬件。

语音数据采集方面，由于我们需要采集类似“打开红灯”这样的语音，为了方便采集和训练，我们将采集时长定为 2 秒。分别为四个标签采集 20 组数据，按照 8:2 的比例分为训练集和测试集。

采集数据后记得检查一下数据的质量，在 Data acquisition 页面选中任意一条采集的语音数据，可以看到声音的波形，回放该条录音。在训练之前需要确保所有训练和测试的数据完好，否则会影响训练效果。

然后设置 Mel 滤波器特征参数，这里采用默认参数。

开始训练模式，训练结果准确率为 90.2%，不是特别高，但也可以测试看看。

Arduino 工程

参考 ​​Syntiant_TinyML_Board_Demo​​ 中的 VoiceResponding 项目，修改标签名称及其触发的动作，代码如下。

void on_classification_changed(const char *event, float confidence, float anomaly_score) { // here you can write application code, e.g. to toggle LEDs based on keywords if (strcmp(event, "turn_on_red") == 0) { // Toggle LED digitalWrite(LED_RED, HIGH); digitalWrite(LED_BLUE, LOW); digitalWrite(LED_GREEN, LOW); } if (strcmp(event, "turn_on_green") == 0) { // Toggle LED digitalWrite(LED_GREEN, HIGH); digitalWrite(LED_BLUE, LOW); digitalWrite(LED_RED, LOW); } if (strcmp(event, "turn_on_blue") == 0) { // Toggle LED digitalWrite(LED_BLUE, HIGH); digitalWrite(LED_GREEN, LOW); digitalWrite(LED_RED, LOW); } if (strcmp(event, "turn_off") == 0) { // Toggle LED digitalWrite(LED_BLUE, LOW); digitalWrite(LED_GREEN, LOW); digitalWrite(LED_RED, LOW); }}

通过 Arduino IDE 重新编译、上传到 Syntiant TinyML Board，就可以看到效果啦！

演示视频

​​https://bilibili.com/video/BV1ZN4y1u7kX​​

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