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10. TFLite Micro语音唤醒：Micro Speech示例深度改造

共计 30 章节

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学习目标 · 适用人群 · 课程结构

课程导入学习目标

语音唤醒基础

语音唤醒技术原理 · 关键词检测 · 典型应用场景

语音唤醒基础语音唤醒技术原理

TFLite Micro概述

TFLite Micro架构 · 与TFLite的区别 · 在MCU上的部署流程

Micro Speech示例解析

官方示例功能 · 目录结构 · 运行流程

开发环境搭建

Arduino · ESP32 · STM32等平台配置

开发环境搭建Arduino

模型与数据集

Micro Speech使用的模型架… · 训练数据集 · 预处理方法

模型数据集

音频特征提取

MFCC原理 · 在TFLite Micro中的实现 · 参数配置

音频特征提取MFCC

模型转换与量化

TensorFlow模型训练 · 转换为TFLite · 量化技术

模型转换量化

代码结构深度剖析

main函数 · 音频采集 · 预处理

代码结构深度剖析main

音频采集与缓冲

麦克风驱动 · DMA · 环形缓冲区

音频采集缓冲

推理引擎集成

TFLite Micro解释器初始化 · 张量分配 · 输入输出设置

推理引擎集成TFLite

关键词识别逻辑

滑动窗口 · 阈值判断 · 状态机

关键词识别逻辑滑动窗口

输出与反馈

LED · 蜂鸣器 · 串口打印

改造目标设定

如何根据需求定义新的唤醒词或命令词

改造目标设定如何根据需求定义…

数据采集与标注

录制音频 · 标注 · 数据增强

数据采集标注

模型训练与微调

使用TensorFlow训练自定义关… · 迁移学习

模型训练微调

模型优化与压缩

剪枝 · 量化感知训练 · 模型大小与精度权衡

模型优化压缩

自定义模型部署

将新模型转换为C数组 · 替换默认模型 · 验证

自定义模型部署将新模型转换为C…

多关键词识别

扩展模型输出 · 多标签分类 · 命令词区分

多关键词识别扩展模型输出

实时性能优化

推理时间 · 内存占用 · 功耗优化

实时性能优化推理时间

鲁棒性提升

噪声环境 · 音量变化 · 说话人差异

鲁棒性提升噪声环境

低功耗设计

睡眠模式 · 事件驱动 · 间歇推理

低功耗设计睡眠模式

调试与测试方法

单元测试 · 集成测试 · 日志分析

调试测试方法

常见问题与解决

编译错误 · 内存不足 · 推理失败

常见问题解决

改造为“开灯/关灯”语音控制 · 从数据到部署全流程

案例实战改造为“开灯

实现自定义唤醒词“小智小智 · 并集成到智能家居

案例实战实现自定义唤醒词…

多命令词系统 · 如“前进/后退/停止”控制小车

案例实战多命令词系统

设计一个完整的语音唤醒交互系统 · 包含状态管理和用户反馈

综合项目设计一个完整的语…

扩展与进阶

连接云服务 · 离线词库 · 边缘AI与TFLite Micro生…

课程总结与展望

知识回顾 · 常见误区 · 学习路径

课程总结知识回顾