【源码】基于Arduino Nano 33 BLE Sense和Edge Impulse的语音识别系统

项目简介

本项目借助Arduino Nano 33 BLE Sense和Edge Impulse平台，构建了一个基于机器学习的语音关键词识别系统。此系统能识别特定关键词，如“Red”“Green”“Yellow”，并由Arduino Nano 33 BLE Sense进行实时处理与响应。

项目的主要特性和功能

• 关键词识别：可识别并响应特定语音关键词。
• 实时处理：利用Arduino Nano 33 BLE Sense实时处理数据和进行模型推理。
• 数据收集与处理：通过Edge Impulse平台收集和处理语音数据，生成训练模型所需的数据特征。
• 模型训练与验证：使用Edge Impulse的NN Classifier工具训练模型，并验证确保高精度。
• 模型部署与测试：将训练好的模型导出为Arduino库，在Arduino Nano 33 BLE Sense上实时测试。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Edge Impulse CLI和Arduino CLI。
• 更新Arduino Nano 33 BLE Sense的固件以确保与Edge Impulse兼容。

连接与配置

• 通过终端将Arduino Nano 33 BLE Sense连接到Edge Impulse。
• 在Edge Impulse上创建名为speech_recognition的项目。

数据收集与处理

• 为每个关键词（如“Red”“Green”“Yellow”）和背景噪音录制多个样本。
• 配置内置麦克风以2500ms的采样时长和16000Hz的采样频率进行数据采集。
• 为每个标签（颜色）录制总时长为1.12分钟的样本，并录制相同时长的背景噪音。

创建脉冲

• 在Edge Impulse中添加音频处理块和学习块。
• 生成收集数据的特征。

模型训练与验证

• 使用Edge Impulse的NN Classifier工具进行模型训练。
• 评估模型性能，按需调整以提高精度。

模型部署与测试

• 将训练好的模型编译并导出为Arduino库。
• 在Arduino Nano 33 BLE Sense上进行实时测试，或通过手机扫描部署窗口中的二维码进行测试。

下载地址

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