【源码】基于TensorFlow Lite的关键词识别系统

项目简介

这是一个基于TensorFlow Lite的关键词识别项目，利用机器学习模型在嵌入式设备上达成关键词识别功能，适用于物联网（IoT）场景，像智能家居、智能助理等。

项目的主要特性和功能

• 关键词识别：借助TensorFlow Lite模型在嵌入式设备上实现关键词识别。
• 音频处理：具备音频数据的处理与特征提取功能。
• 命令响应：实现命令识别逻辑，涵盖处理音频数据、特征提取和命令响应。
• 硬件兼容：适用于Arduino设备，支持音频处理和LED控制。

安装使用步骤

环境准备

• 确保已安装TensorFlow Lite运行时和必要的依赖项。
• 配置Arduino开发环境，保证硬件设备和软件环境的兼容性。

模型导入

将model.tflite文件导入项目中，确保模型文件路径正确。

数据集准备

按照需求准备数据集，并转换为适合模型的格式。可使用ECG_Data.md文件中的指导进行数据集准备。

编译和部署

• 在Arduino设备上编译项目代码，确保所有依赖文件（如micro_features_micro_model_settings.cpp、recognize_commands.cpp等）都已正确包含。
• 将编译后的代码部署到Arduino设备上。

运行和测试

运行项目并进行测试，验证关键词识别的准确性。可使用micro_features_*_data.cpp系列文件中的金标准数据进行测试。

注意事项

• 确保硬件设备和软件环境的兼容性。
• 根据实际需求调整模型参数和配置。
• 注意数据处理和特征提取的准确性，以确保模型性能。

版权声明和许可信息

本项目使用Apache License 2.0许可证，确保代码的开源和可复用性。请遵循许可证条款使用本项目。

下载地址

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