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TinyML（微型(xing)機(ji)器(qi)學習(xi)）是一個(ge)將機(ji)器(qi)學習(xi)模型(xing)部署(shu)到(dao)資源受限的嵌入式設備(bei)（如微控制器(qi)）中的領域(yu)。下面(mian)我們(men)分點介紹TinyML最簡單(dan)的項目實現流程。

1. 確定TinyML的基本(ben)概念(nian)和應(ying)用場景(jing)

TinyML 的(de)核心(xin)是將機器學習模(mo)型壓縮到足夠小(xiao)，以便(bian)在(zai)資源受限的(de)設(she)(she)備上(shang)運行(xing)。這(zhe)些(xie)設(she)(she)備通常(chang)具有(you)有(you)限的(de)內(nei)存、計算能(neng)力和(he)功耗(hao)。TinyML 的(de)應用(yong)場(chang)景包括智能(neng)家居(ju)、可穿戴(dai)設(she)(she)備、工業自動化、環境監(jian)測等(deng)。

2. 選擇(ze)一個適(shi)合初(chu)學者的TinyML項目

對于初學者來說，一(yi)個簡單的聲音(yin)識別項目是(shi)一(yi)個很好(hao)的起(qi)點。例如(ru)，我們可以創(chuang)建一(yi)個基于聲音(yin)識別的LED指示燈項目，當檢測到特定的聲音(yin)（如(ru)掌聲）時，LED燈會亮(liang)起(qi)。

3. 準備項目所需的硬件和軟件環境

硬件環境：

· 一(yi)塊支持(chi)TinyML的(de)微控制器(qi)開發板，如Arduino Nano 33 BLE Sense。

· 一個LED燈和必要的連接線。

軟件環境：

· Arduino IDE：用于編寫和上傳代碼到微控(kong)制器(qi)。

· Edge Impulse：一個在線平臺，用于訓練和(he)部署TinyML模型(xing)。

4. 編寫(xie)和(he)調試TinyML項目的代碼

步(bu)驟一：在Edge Impulse上創建項(xiang)目并收集數(shu)據

1. 在Edge Impulse上注冊并登錄。

2. 創建一個新項目，并命名（例如“聲音識別LED燈”）。

3. 使用麥克風連接開發(fa)板，并(bing)通過Edge Impulse收集不同聲(sheng)音(yin)的數(shu)據樣本（如掌(zhang)聲(sheng)、其他聲(sheng)音(yin)等）。

步驟二：在(zai)Edge Impulse上訓練模型(xing)

1. 在Edge Impulse上上傳收(shou)集到的聲音數據。

2. 使(shi)用Edge Impulse的自動機器學(xue)習功能來(lai)訓練(lian)一個聲音(yin)分類模型(xing)。

3. 調整模型參數以優(you)化性能。

步驟(zou)三：部署模型到開發板

1. 在Edge Impulse上下載訓練好的模(mo)型文件。

2. 將模型文件集成到Arduino代碼中(zhong)。

以下是一個簡單(dan)的Arduino代(dai)碼(ma)示(shi)例，用于(yu)在檢測到特(te)定聲音(yin)時點(dian)亮(liang)LED燈：

cppCopy Code

#include <EdgeImpulse.h>

 

// 定義LED引腳

const int ledPin = 13;

 

void setup() {

  // 初始化LED引腳(jiao)為輸出模式(shi)

  pinMode(ledPin, OUTPUT);

  

  // 初始化Edge Impulse庫

  ei_init();

}

 

void loop() {

  // 從Edge Impulse獲取分類結果

  ei_classification_t classification = ei_classify_sample();

  

  // 檢查分類結果是否為特(te)定聲(sheng)音（假設為“clap”）

  if (strcmp(classification.label, "clap") == 0) {

    // 點亮LED燈

    digitalWrite(ledPin, HIGH);

     delay(1000); // 保(bao)持LED燈點亮(liang)1秒

  &nbsp; digitalWrite(ledPin, LOW); // 關閉LED燈

  }

}

在這(zhe)個示例中，ei_classify_sample() 函數用(yong)于從(cong)Edge Impulse獲取聲音分類結果。如果分類結果為(wei)“clap”，則點亮LED燈并保持1秒，然后關閉。

5. 部署和測試TinyML項目

1. 將(jiang)編寫好的Arduino代碼上(shang)傳(chuan)到開發(fa)板上(shang)。

2. 使用不(bu)同的聲音進(jin)行測試，確(que)保LED燈在檢測到特(te)定聲音時能夠正確(que)亮起。

 通過以上步驟，你可(ke)以創建一(yi)個簡單的(de)TinyML聲音識別項(xiang)目。隨著你對(dui)TinyML的(de)深入(ru)了解，你可(ke)以嘗試更復(fu)雜的(de)項(xiang)目和算法。