【源码】基于边缘脉冲和Raspberry Pi Pico的实时音频分类系统

项目简介

这是一个基于边缘脉冲（Edge Impulse）和Raspberry Pi Pico的实时音频分类系统。该系统借助Raspberry Pi Pico硬件和ST7735 TFT屏幕，实现音频数据的实时采集、处理与分类。通过机器学习模型对音频数据进行实时推断，并将结果在TFminiLCD屏幕上显示。

项目的主要特性和功能

1. 实时音频处理：可实时采集和处理音频数据，利用边缘脉冲SDK进行音频特征提取和机器学习推断。
2. 机器学习模型集成：通过边缘脉冲平台，集成预训练的机器学习模型，用于音频数据的分类和推断。
3. 硬件控制：通过Raspberry Pi Pico硬件和ST7735 TFT屏幕完成音频数据的采集和显示。
4. 实时显示：TFminiLCD屏幕显示实时推断结果，提供用户交互反馈。
5. SD卡数据存储：周期性地将推断结果和其他相关数据写入SD卡，用于后续分析和记录。

安装使用步骤

硬件准备

• 准备Raspberry Pi Pico硬件和ST7735 TFT屏幕。
• 确保SD卡已正确格式化并挂载。

软件环境配置

• 安装边缘脉冲CLI：Edge Impulse CLI。
• 安装GNU ARM Embedded Toolchain：GNU ARM Embedded Toolchain。
• 安装CMake：CMake。

项目代码获取

从提供的链接或代码库中获取项目代码。

代码编译

使用CMake编译项目代码，生成可执行文件。 bash mkdir build && cd build cmake .. clear && make -j4

硬件连接

将Raspberry Pi Pico硬件与ST7735 TFT屏幕连接，并确保SD卡正确挂载。

运行程序

• 运行编译后的可执行文件，进行实时音频分类和显示。
• 使用micro-USB线连接Raspberry Pi Pico，按住BOOTSEL按钮，将生成的pico_standalone.uf2文件拖放到RPI-RP2磁盘。

由于这是一个特定的项目示例，依赖于特定的硬件和软件环境，因此在使用前请确保满足所有依赖条件，并仔细阅读相关文档以获取更多详细信息和指导。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】