Skip to main content

在5分钟内构建ML模型并部署到由Edge Impulse驱动的Wio Terminal

介绍​

Edge Impulse推出了一个新的入门向导，对机器学习初学者非常友好。它使用少样本关键词识别模型，让您录制一个短句，自动改进您的数据集，在不到5分钟的时间内为您提供一个开源模型。该模型可以应用在Wio Terminal中。在本wiki中，我们将向您展示如何使用"向导"，然后将向导中的模型部署到Wio Terminal中。

Edge Impulse入门​

现在我们将向您介绍如何启动入门向导，然后向您展示相关说明。

硬件​

所需硬件

在此演示中，您需要以下列出的设备：

  • WioTerminal
  • PC
  • 连接到PC的麦克风
  • Type-C数据线

硬件连接

通过Type-C数据线连接到计算机。

软件​

所需硬件

该项目基于Arduino平台，这意味着需要Arduino IDE和各种Arduino库。如果这是您第一次使用Wio terminal，我们推荐一个快速Wio Terminal入门指南。

Edge Impulse训练开始​

首先，您需要拥有自己的Edge Impulse账户，然后创建一个项目。

  • 步骤2. 创建一个新项目。
  • 步骤3. 点击"Dashboard"页面底部的**"Launch getting started wizard"**按钮并启动向导。
  • 步骤4. 按照说明点击按钮。
  • 步骤5. 输入一个单词或短句。
  • 步骤6. 通过计算机麦克风录制自己说单词38秒。

确保您录制清晰并收集足够的数据，否则您将被要求收集更多数据。

一旦您收集足够，块将会显示出来。

  • 步骤7. 点击"Next"，Edge Impulse将帮助您在数据集中混合其他单词以及背景噪音。

然后模型可以学会区分您的单词和其他声音。

  • 步骤8. 按照说明创建"the impulse"。

它可以提取可用于机器学习的特征。

它会自动运行，完成后点击"Next"

  • 步骤9. 按照说明为您的模型训练神经网络。

继续进行直到模型训练完成。

您可以再次使用麦克风并检查您的结果。

恭喜您获得了新的单词分类模型！现在我们可以在Wio Terminal上部署该模型。

在Wio Terminal中部署机器学习模型​

这里我们将在Wio Terminal中部署我们的模型。

  • 步骤10. 选择并点击左侧的"Deployment"栏。然后选择"Arduino Library"，在底部选择"build"来创建Arduino中所需的库。它将自动下载一个包含第三方库的zip文件。

所需库的名称与项目名称相关，这意味着您在步骤2中为项目编写的任何名称都将在此处显示。它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，以便您可以应用第三方库。

将第三方库的名称更改为您自己的名称以及您最初说的单词。

最后，您可以说出单词并观察Wio Terminal是否显示它们。

Loading Comments...