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Construye un Modelo de ML en 5 Minutos y Despliégalo en el Wio Terminal con Edge Impulse

Introducción​

Edge Impulse ha lanzado un nuevo Asistente de Introducción que es muy amigable para principiantes en Aprendizaje Automático. Utiliza el modelo de detección de palabras clave de pocos ejemplos que te permite grabar una oración corta, mejorando automáticamente tu conjunto de datos para darte un modelo de código abierto en menos de 5 minutos. El modelo puede ser aplicado en el Wio Terminal. En esta wiki, te mostraremos cómo usar el "asistente" y luego desplegar el modelo del asistente en el Wio Terminal.

Comenzando con Edge Impulse​

Ahora vamos a introducirte a cómo lanzar el Asistente de Introducción y luego mostrarte las instrucciones.

Hardware​

Hardware Requerido

En esta demostración necesitarás los dispositivos listados a continuación:

Conexión de Hardware

Se conecta a una computadora a través del cable Type-C.

Software​

Hardware Requerido

El proyecto está basado en la plataforma Arduino lo que significa que se requieren Arduino IDE y varias librerías de Arduino. Si esta es tu primera vez usando el Wio terminal, recomendamos una guía para rápidamente Comenzar con Wio Terminal.

Inicio del Entrenamiento en Edge Impulse​

Primero, necesitas tener tu propia cuenta de Edge Impulse y luego crear un proyecto.

  • Paso 2. Crea un nuevo proyecto.
  • Paso 3. Haz clic en el botón "Launch getting started wizard" en la parte inferior de la página "Dashboard" e inicia el asistente.
  • Paso 4. Sigue las instrucciones haciendo clic en el botón.
  • Paso 5. Ingresa una palabra o una oración corta.
  • Paso 6. Grábate diciendo palabras durante 38 segundos a través del micrófono de la computadora.

Asegúrate de grabar claramente y recopilar suficientes datos, de lo contrario se te pedirá recopilar más.

Una vez que recopiles suficiente, aparecerá el bloque.

  • Paso 7. Haz clic en "Next" y Edge Impulse te ayudará a mezclar otras palabras junto con ruido de fondo en tu conjunto de datos.

Y luego el modelo puede aprender a distinguir entre tus palabras y otros sonidos.

  • Paso 8. Sigue las instrucciones y crea "el impulso".

Puede extraer las características que pueden ser usadas para aprendizaje automático.

Está funcionando automáticamente, y haz clic en "Next" cuando se complete

  • Paso 9. Sigue las instrucciones y entrena una red neuronal para tu modelo.

Continúa hasta que el modelo haya sido entrenado.

Puedes usar el micrófono nuevamente y verificar tus resultados.

¡Felicitaciones por tu nuevo modelo de clasificación de palabras! Ahora podemos desplegar el modelo en nuestro Wio Terminal.

Desplegar el Modelo de Aprendizaje Automático en el Wio Terminal​

Aquí vamos a desplegar nuestro modelo en el Wio Terminal.

  • Paso 10. Selecciona y haz clic en la columna "Deployment" a la izquierda. Luego elige "Arduino Library", en la parte inferior selecciona "build" para crear la librería necesaria en tu Arduino. Automáticamente descargará un archivo zip que incluye la librería de terceros.

El nombre de la biblioteca deseada se refiere al nombre del proyecto, lo que significa que cualquier nombre que hayas escrito en el proyecto en el paso 2 se mostrará aquí. Puede ayudarte a encontrar el archivo correcto que necesitas.

  • Paso 11. Descarga el código de reconocimiento de audio aquí y ábrelo con Arduino IDE. Mientras tanto, es necesario agregar el archivo .zip descargado para que puedas aplicar la biblioteca de terceros.

Cambia el nombre de la biblioteca de terceros por el tuyo propio y las palabras que dijiste en primer lugar.

Finalmente, puedes decir las palabras y observar si el Wio Terminal las muestra.

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