スタートアップウィザード

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Edge Impulse を活用して Wio Terminal に 5 分で ML モデルを構築・デプロイ

はじめに

Edge Impulse は、機械学習初心者に非常に優しい新しい スタートアップウィザード をリリースしました。このウィザードは、短い文章を録音し、データセットを自動的に改善して、5 分以内にオープンソースモデルを提供する少量データのキーワード検出モデルを使用します。このモデルは Wio Terminal に適用できます。本記事では、この「ウィザード」の使用方法を説明し、その後、ウィザードからモデルを Wio Terminal にデプロイする方法を紹介します。

Edge Impulse の使い方

ここでは、スタートアップウィザードの起動方法とその手順を説明します。

ハードウェア

必要なハードウェア

このデモでは、以下のデバイスが必要です：

WioTerminal
PC
PC用マイク
Type-C ケーブル

ハードウェアの接続

Type-C ケーブルを使用してコンピュータに接続します。

ソフトウェア

必要なソフトウェア

Arduino IDE

このプロジェクトは Arduino プラットフォームに基づいているため、Arduino IDE とさまざまな Arduino ライブラリが必要です。Wio Terminal を初めて使用する場合は、Wio Terminal のクイックスタートガイドを参照することをお勧めします。

Edge Impulse トレーニングの開始

まず、Edge Impulse のアカウントを作成し、プロジェクトを作成する必要があります。

ステップ 1. Edge Impulse のウェブサイトを開き、アカウントを登録します。

ステップ 2. 新しいプロジェクトを作成します。

ステップ 3. "ダッシュボード" ページの下部にある "Launch getting started wizard" ボタンをクリックしてウィザードを開始します。

ステップ 4. 指示に従ってボタンをクリックします。

ステップ 5. 単語または短い文章を入力します。

ステップ 6. コンピュータのマイクを使用して、38 秒間自分の声で単語を録音します。

録音が明瞭で十分なデータを収集できていることを確認してください。そうでない場合は、追加の収集を求められます。

十分なデータを収集すると、ブロックが表示されます。

ステップ 7. 「次へ」をクリックすると、Edge Impulse がデータセット内の他の単語や背景ノイズを混ぜてくれます。

その後、モデルはあなたの単語と他の音を区別する方法を学習します。

ステップ 8. 指示に従って「インパルス」を作成します。

これにより、機械学習に使用できる特徴を抽出します。

自動的に機能し、完了したら「次へ」をクリックします。

ステップ 9. 指示に従ってニューラルネットワークをトレーニングします。

モデルがトレーニングされるまで進めます。

再度マイクを使用して結果を確認できます。

おめでとうございます！新しい単語分類モデルが完成しました。次に、このモデルを Wio Terminal にデプロイします。

Wio Terminal に機械学習モデルをデプロイ

ここでは、モデルを Wio Terminal にデプロイします。

ステップ 10. 左側の「Deployment」列を選択してクリックします。その後、「Arduino Library」を選択し、下部の「build」を選択して Arduino に必要なライブラリを作成します。これにより、サードパーティライブラリを含む zip ファイルが自動的にダウンロードされます。