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6. TinyML低功耗语音唤醒：Always-On音频链路设计

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入学习目标
02
TinyML基础
什么是TinyML · 与嵌入式机器学习的区别 · 典型应用场景
TinyML什么是
03
语音唤醒技术概述
语音唤醒（Wake Word）原理 · 常见唤醒词 · 以及与传统语音识别的区别
语音唤醒技术概述Wake
04
音频信号基础
采样率 · 位深 · 声道
音频信号基础采样率
05
低功耗音频前端
麦克风选型 · 模拟前端（AFE） · 音频编解码器（Codec）
低功耗音频前端麦克风选型
06
Always-On音频链路架构
从麦克风到DSP/MCU的完整数据流 · 包括中断驱动 · DMA传输
Always-On音频链路架构
07
音频采集与预处理
噪声抑制 · 回声消除 · 自动增益控制（AGC）
音频采集预处理
08
特征提取方法
MFCC · 滤波器组 · 以及轻量化特征（如log-mel）在…
特征提取方法MFCC
09
轻量级神经网络模型
适合MCU的模型架构（如Depthw… · TCN · CRNN）
轻量级神经网络模…MCU
10
模型压缩技术
量化（INT8/INT16） · 剪枝 · 知识蒸馏
模型压缩技术INT8/INT16
11
TinyML框架与工具
TensorFlow Lite Mi… · CMSIS-NN · Edge Impulse
TinyML框架
12
模型部署流程
从训练到转换 · 量化 · 生成C代码
模型部署流程从训练到转换
13
低功耗推理优化
算子优化 · 内存复用 · SIMD指令（如ARM Neon）
低功耗推理优化算子优化
14
Always-On调度策略
事件驱动 · 轮询与中断结合 · 低功耗模式（睡眠/深度睡眠）切换
Always-On调度策略
15
功耗测量与优化
使用功耗分析仪 · 测量不同状态（运行 · 空闲
功耗测量优化
16
实时性保障
音频帧延迟控制 · 流水线设计 · 以及如何平衡功耗与响应速度
实时性保障音频帧延迟控制
17
案例实战
基于STM32F4和TFLite M… · MCU”唤醒词 · 从数据采集到部署的完整步骤
案例实战STM32F4
18
案例实战
使用ESP32和Edge Impul… · 并实现Always-On监听
案例实战ESP32
19
案例实战
在Cortex-M0+超低功耗MCU… · 优化内存和功耗
案例实战Cortex-M0+
20
多唤醒词与自定义唤醒词
训练多词识别 · 支持用户自定义唤醒词的方法与挑战
多唤醒词自定义唤醒词
21
鲁棒性提升
噪声环境下的识别增强 · 多场景测试 · 数据增强策略
鲁棒性提升噪声环境下的识别…
22
系统集成
与无线通信（BLE/WiFi）结合 · 唤醒后触发云服务或本地动作
系统集成BLE/WiFi
23
常见问题与调试
音频链路故障 · 模型不触发 · 误唤醒
常见问题调试
24
性能评估指标
准确率 · 召回率 · 误唤醒率
性能评估指标准确率
25
安全与隐私
语音数据的本地处理 · 隐私保护 · 以及防止恶意唤醒攻击
安全隐私
26
进阶优化
使用RNN/Transformer轻… · 神经架构搜索（NAS）自动设计低功耗…
进阶优化RNN/Transfor…
27
硬件选型指南
比较主流MCU（STM32 · ESP32 · nRF52
硬件选型指南MCU
28
项目实战
从零搭建一个完整的Always-On… · 包括硬件连接 · 代码编写
项目实战Always-On
29
综合提升
结合传感器融合（如运动传感器）降低功… · 以及多级唤醒（粗检测+精检测）策略
综合提升结合传感器融合
30
课程总结与展望
回顾核心知识点 · 行业趋势（如超低功耗AI芯片） · 以及进一步学习资源
课程总结回顾核心知识点