在Wio Terminal上构建一个机器学习模型并在Edge Impulse中部署

介绍

Edge Impulse推出了一个新的 入门导向 非常适合机器学习初学者使用。它使用了一种少样本关键词识别模型，让您录制一个简短的句子，自动改进您的数据集，以在不到5分钟内为您提供一个开源模型。该模型可以应用于Wio Terminal。在本Wiki中，我们将向您展示如何使用这个"向导"，然后将从向导中部署的模型应用到Wio Terminal上。

Edge Impulse入门指南

现在我们将介绍如何启动入门向导，并向您展示具体的指导步骤。

硬件

所需硬件

在这个演示中，您将需要以下设备：

• Wio Terminal
• PC
• 连接电脑的麦克风
• Type-C 数据线

硬件连接

用Type-C数据线将其连接到计算机上。

软件

所需软件

• Arduino IDE

该项目基于Arduino平台，因此需要Arduino IDE和各种Arduino库。如果您是第一次使用Wio Terminal，我们建议您参考 快速入门 Wio Terminal.

Edge Impulse训练开始

首先，您需要拥有自己的Edge Impulse账户并创建一个项目。

• 步骤 1. 打开 Edge Impulse 网站, 然后注册一个账户。

• 步骤 2. 创建一个新项目。

• 步骤 3. 在"Dashboard"页面底部点击 "Launch getting started wizard" 启动向导。

• 步骤 4. 按照指示点击按钮。

• 步骤 5. 输入一个单词或一个简短的句子。

• 步骤 6. 通过计算机麦克风录制自己说话的声音，录制时间为38秒。

确保录制清晰，并收集足够的数据，否则将被要求继续收集。

收集足够的数据后，将会显示一个块。

• 步骤 7. 点击 "Next" ，Edge Impulse将帮助您训练和优化模型。

然后该模型可以学习区分您的单词和其他声音。

• 步骤 8. 按照指示创建 "the impulse"。

它可以提取用于机器学习的特征。

它会自动运行，完成后点击"Next"。

• 步骤 9. 按照指示为您的模型训练一个神经网络。

继续进行，直到模型被训练完成。

您可以再次使用麦克风来检查结果。

恭喜您拥有了一个新的单词分类模型！现在我们可以将模型部署到Wio Terminal上。

在Wio Terminal上部署机器学习模型

下面我们将在Wio Terminal上部署我们的模型。

• 步骤 10. 选择并点击左侧的"Deployment"栏目。然后选择"Arduino Library"，在底部选择"build"以创建所需的Arduino库。它将自动下载一个包含 third-party 库的ZIP文件。

所需库的名称与项目的名称相关，这意味着您在 步骤 2 中为项目提供的名称将在此处显示。这可以帮助您找到所需的正确文件。

• 步骤 11. 在 此处 下载音频识别代码，并使用Arduino IDE打开它。同时，需要添加下载的ZIP文件，以便应用 third-party 库。

将 third-party 库的名称更改为您自己的名称，以及您首先说的单词。

最后，您可以说出这些单词，并观察Wio Terminal是否显示它们。