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Crie um Modelo de ML em 5 Minutos e Faça o Deploy no Wio Terminal com Edge Impulse

Introdução​

A Edge Impulse lançou um novo Getting Started Wizard que é muito amigável para iniciantes em Machine Learning. Ele usa o modelo de detecção de palavra‑chave com few-shot que permite gravar uma frase curta, melhorando automaticamente seu conjunto de dados para fornecer um modelo open source em menos de 5 minutos. O modelo pode ser aplicado no Wio Terminal. Neste wiki, vamos mostrar como usar o "wizard" e depois fazer o deploy do modelo gerado pelo wizard no Wio Terminal.

Primeiros passos com Edge Impulse​

Agora vamos apresentar como iniciar o Getting Started Wizard e em seguida mostrar as instruções.

Hardware​

Hardware Necessário

Nesta demonstração você precisará dos dispositivos listados abaixo:

Conexão de Hardware

Ele é conectado a um computador através do cabo Type-C.

Software​

Software Necessário

O projeto é baseado na plataforma Arduino, o que significa que o Arduino IDE e várias bibliotecas Arduino são necessários. Se esta é sua primeira vez usando o Wio Terminal, recomendamos um guia para rapidamente Começar a usar o Wio Terminal.

Iniciando o Treinamento no Edge Impulse​

Primeiro, você precisa ter sua própria conta Edge Impulse e então criar um projeto.

  • Passo 2. Crie um novo projeto.
  • Passo 3. Clique no botão "Launch getting started wizard" na parte inferior da página "Dashboard" e inicie o wizard.
  • Passo 4. Siga as instruções clicando no botão.
  • Passo 5. Insira uma palavra ou uma frase curta.
  • Passo 6. Grave você mesmo dizendo as palavras por 38 segundos através do microfone do computador.

Certifique-se de gravar com clareza e coletar dados suficientes, caso contrário você será solicitado a coletar mais.

Assim que você coletar o suficiente, o bloco aparecerá.

  • Passo 7. Clique em "Next" e o Edge Impulse irá ajudá-lo a misturar outras palavras juntamente com ruído de fundo no seu conjunto de dados.

E então o modelo poderá aprender a distinguir entre suas palavras e outros sons.

  • Passo 8. Siga as instruções e crie "the impulse".

Ele pode extrair as características que podem ser usadas para machine learning.

Ele funciona automaticamente; clique em "Next" quando for concluído

  • Passo 9. Siga as instruções e treine uma rede neural para o seu modelo.

Prossiga até que o modelo tenha sido treinado.

Você pode usar o microfone novamente e verificar seus resultados.

Parabéns pelo seu novo modelo de classificação de palavras! Agora podemos fazer o deploy do modelo no nosso Wio Terminal.

Faça o Deploy do Modelo de Machine Learning no Wio Terminal​

Aqui vamos fazer o deploy do nosso modelo no Wio Terminal.

  • Passo 10. Selecione e clique na coluna "Deployment" à esquerda. Em seguida, escolha "Arduino Library"; na parte inferior selecione "build" para criar a biblioteca necessária no seu Arduino. Ele fará o download automático de um arquivo zip que inclui a biblioteca de terceiros.

O nome da biblioteca desejada está relacionado ao nome do projeto, o que significa que qualquer que seja o nome que você tenha dado ao projeto no passo 2 será exibido aqui. Isso pode ajudá-lo a encontrar o arquivo correto de que você precisa.

  • Passo 11. Baixe o código de reconhecimento de áudio aqui e abra-o com o Arduino IDE. Enquanto isso, é necessário adicionar o arquivo .zip baixado para que você possa aplicar a biblioteca de terceiros.

Altere o nome da biblioteca de terceiros para o seu próprio e as palavras que você disse no primeiro momento.

Por fim, você pode dizer as palavras e observar se o Wio Terminal as exibe.

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