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基于 Edge Impulse 的语音识别

项目前的知识​

XIAO nRF52840并不是Edge Impulse官方支持的，它也不是用于收集数据的设备，但我将演示如何使用它来使用设备麦克风进行推断。

开始​

要学习本教程，您需要以下硬件

Seeed Studio XIAO nRF52840-Sense
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硬件准备​

我们不需要任何硬件准备。XIAO nRF52840 已经具备了我们这个项目所需要的一切。我们只需要PDM麦克风。

这是XIAO nRF52840 Sense的硬件引脚​

XIAO nrf82840 hardware

软件准备​

要做到这一点，我们只需要做三件事:

  1. Google Speech commands dataset(check below)
  2. Edge Impulse Account
  3. Arduino IDE

Dataset​

我们可以从上面的第一个链接下载数据集，它将被提取为:

Speech commands dataset

开始​

现在让我们开始使用Edge Impulse基于数据集创建ML模型。

步骤1 - 打开边缘脉冲​

  • Edge Impulse是一个机器学习(ML)开发平台，使开发人员能够创建和部署自定义ML模型到边缘设备，如微控制器和智能手机。
  • 它提供了各种工具和资源来帮助构建和优化特定任务的ML模型，如关键字检测、异常检测和分类。

让我们创建一个新项目。给它起个名字。

Edge Impulse New project

After creating a new project, go to the data acquisition page.

Edge Impulse Data Aquisition

步骤2 - 添加数据​

因为我们要使用Google Speech commands dataset，所以选择“Add existing data”。 接下来，选择“上传数据”

Edge Impulse upload data

接下来，我们要选择数据 - 让我们从speech数据集中选择一个文件夹。

Edge Impulse upload data screen

数据集有很多单词可以用来训练。让我们选择3个文件夹(我们的标签)来训练和背景噪声。我们得到4个标签。 按下“浏览”按钮。 第一个是“go”。选择文件夹-你可以看到所有的。wav文件-然后按“上传”。

Files to upload

接下来，让我们保留类别的默认选项。用边脉冲分割数据。 对于标签，你自己写标签。完成所有这些之后，点击“Upload data”。

Edge Impulse upload data screen

在右侧，你将看到正在上传的文件。这可能需要一段时间，因为他们很多。

Files upload progress

过一段时间，它完成并显示一个上传文件的提示。

Files upload resume

在这之后，屏幕显示如下图

Edge Impulse dataset screen

要上传更多数据，请按右边文件列表上方的小上传按钮。 重复3次- 2个标签和背景噪声。 我将选择happy、bird和标签为“noise”的“background noise”文件夹。 最后，这就是我们所有的标签

Edge Impulse dataset screen

接下来，让我们创建网络来学习我们的单词。单击“脉冲设计”以创建脉冲

Edge Impulse dataset screen

步骤3 - 选择训练方法​

因为每个剪辑是1s和16Khz，让我们保持窗口大小和频率相同。现在，让我们添加一个processing block（处理块）。

Edge Impulse dataset screen

Edge Impulse在这方面也有很大帮助。点击“Add a processing block”，选择音频(MFCC)。

Edge Impulse dataset screen

接下来，点击“Add learning block”并选择分类。

Edge Impulse dataset screen

到目前为止，我们的最后一列 - 输出特征 - 有4个标签(bird, go, happy, noise).。 点击“Save Impulse”保存我们到目前为止的工作。

Edge Impulse dataset screen

步骤4 - 生成特征​

现在，让我们来看看MFCC参数。如果你愿意，你可以改变这些值。 现在，让我们保持默认值。点击“保存参数”。 保存参数后，我们会得到一个新的窗口来“生成特征”。

Edge Impulse dataset screen

点击后，Edge Impulse将开始生成特征。

Generate features

过了一段时间，我们得到了生成的特征，并可以将它们可视化

Feature explorer

现在我们用选定的参数来训练我们的网络。点击"Classifier"（分类器）。

步骤5 - 分类器​

Classifier

在这里，我们可以调整我们的网络设置，比如训练周期，如果我们想要数据增强等等。 Edge Impulse为关键词识别提供了一个简单而有效的神经网络架构。该体系结构由以下各层组成。

  • 输入层： 输入层将MFCC特征作为输入。
  • 隐藏层： 隐藏层学习从MFCC特征中提取更高级别的特征。Edge Impulse支持各种隐藏层类型，如卷积层和递归层。
  • 输出层： 输出层预测音频输入包含关键字的概率。

我们可以修改默认参数，但默认参数就足够了。点击"Start Training"。

Network architecture

开始训练后，在屏幕的右侧，我们可以看到训练的进度。

Training progress

我们可以将目标设备更改为nRF52840——就像我们的XIAO nRF52840一样，这样我们就可以看到性能计算和优化。

Target device

训练完成后，我们得到混淆矩阵和数据资源管理器

Confusion Matrix

现在网络准备好了，让我们尝试一些样本并进行一些实时分类。 如果你去现场分类，我们可以选择一个样本和分类结果。这里，以鸟为例，我们在结果中得到了bird。太好了。这个模型是有效的。

Live classification

现在，让我们进行模型测试。 让我们使用分割样本来测试模型。点击“Classify all”。

Test data

我们得到了将近90%的准确率。

Accuracy

步骤6 - 部署并获取Arduino库​

现在，让我们进入部署以获取微控制器的文件。

部署选项​

我们选择Arduino

Accuracy

接下来，让我们保持选择量化(int8)并单击“构建”以下载要与Arduino IDE一起使用的文件 我们可以做一些优化。如果你意识到精度很低，请关闭EON编译器，然后再试一次。

Accuracy

一段时间后，文件将自动下载。

Arduino Files download

步骤7 - 将库添加到Arduino IDE​

在Arduino IDE中，让我们添加新下载的文件。 到Sketch >包含库>添加。zip库

Arduino IDE Add library

选择下载的文件。过一会儿，输出窗口会显示一条消息，说明库已经安装。

Library installed

步骤8 - 语音控制XIAO nRF52840上的RGB灯​

让我们打开一个例子 参见示例Examples> <your_files_names> > nano_ble33_sense > nano_ble33_sense_microphone

Library installed

为什么是Arduino BLE 33 Sense ?他们使用相同的库-PDM(脉冲密度调制)-来控制麦克风。Arduino Nano BLE 33 Sense具有MP34DT05和XIAO nRF52840 Sense具有MSM261D3526H1CPM。 打开sketch，让我们编译它，看看是否有任何错误。

Sketch open

一段时间后，sketch被编译，没有错误报告。

Sketch open

现在，连接XIAO nRF52840 Sense(如果您还没有这样做)并将代码上传。

Sketch open

Compile result

Upload

现在，打开串行端口(Ctrl+Shitf+M)并检查推理结果(此时已经开始记录，进行推理和预测)

Serial Monitor

试着说出所选的一个词。我说过了

Serial Monitor

如果它正确地检测到单词，则更有可能得到最接近1.0的结果，而其他的值更接近0.0 现在，让我们享受一点乐趣并稍微修改一下代码。 XIAO nRF52840 Sense内置LED，有3种颜色:

  • 红色指示灯

    Red LED

  • 绿色指示灯

    Green LED

  • 蓝色指示灯

    Blue LED

由于我们有3个单词，让我们为每个单词分配一个颜色并点亮每个单词的颜色。

  • 红色代表bird
  • 绿色代表Go
  • 蓝色代表happy

因为这将更容易，我已经检查了板引脚定义，以下引脚签名为LED颜色:

  • 红色 - Pin 11

  • 绿色 - Pin 13

  • 蓝色 - Pin 12

    首先，我们需要定义一个阈值。我们知道预测结果从0.0到1.0。越接近1.0，这个词的分类就越确定。这个值稍后可以调整。我把它设为0.7。

先定义一些变量。我在包含的库之后定义了这些库:

/* threshold for predictions */
float threshold = 0.7;

/** 
  LABELS INDEX:
  0 - bird
  1 - go
  2 - happy
  3 - noise
*/
// LED pin (defines color) to light up
/**
 PIN 11 - RED
 PIN 12 - BLUE
 PIN 13 - GREEN
*/
int LED = 0;
int oldLED;
在 oldLED 将定义前面的LED亮起，以便我们可以在没有预测或预测发生变化时关闭它。int LED 是我们将要打开的电流LED。

接下来，在loop( )函数中，在for循环指令内部，我们循环使用CLASSIFIER_LABEL_COUNT(大约在第129行左右——上面的行已经有了):

for (size_t ix = 0; ix < EI_CLASSIFIER_LABEL_COUNT; ix++) {

我们使用if指令来检查分类值。如果超过了定义的阈值，我们使用switch指令检查记录了哪个单词。

完整的for循环加上新增的代码如下所示:

for (size_t ix = 0; ix < EI_CLASSIFIER_LABEL_COUNT; ix++) {
        ei_printf("    %s: %.5f\n", result.classification[ix].label, result.classification[ix].value);
        //lets light up some LEDS

        if (result.classification[ix].value > threshold) {
          //now let's see what label were in
          switch (ix) {
            case 0: LED = 11; break;
            case 1: LED = 13; break;
            case 2: LED = 12; break;
            default: LED = 0;
          }
          //in Sense, LOW will light up the LED
          if (LED != 0) {
            digitalWrite (oldLED, HIGH); //if we enter a word right next to previous - we turn off the previous LED
            digitalWrite (LED, LOW);            
            oldLED = LED;
          }
          else //turn off LED
            digitalWrite (oldLED, HIGH);
        }
    }

更改后，只需将代码上传到微控制器，并尝试说出训练的单词，并看到LED根据单词打开。

这就是它，虽然不直接支持，但我们现在可以使用XIAO nRF52840来运行一些使用边缘脉冲的ML模型

✨ 项目贡献者​

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