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14. TinyML多关键词识别：命令词分类与混淆矩阵分析

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML多关键词识别的定义 · 应用场景（如智能家居 · 语音助手）
课程导入TinyML
02
音频基础与预处理
采样率 · 位深 · 帧
音频基础预处理
03
关键词识别（KWS）概述
从单关键词到多关键词的演进 · 常用数据集（如Speech Comm…
KWS关键词识别
04
TinyML模型选型
适合MCU的轻量级神经网络架构（如D… · CNN · DS-CNN
TinyML模型选型
05
多关键词分类任务设计
类别定义（命令词+静音+未知词） · 标签编码 · 数据划分策略
多关键词分类任务…类别定义
06
数据增强与鲁棒性
噪声注入 · 时间偏移 · 音高变换
数据增强鲁棒性
07
模型训练与量化
训练流程 · 量化感知训练（QAT） · 后训练量化（PTQ）在TinyML中…
模型训练量化
08
部署到MCU
TensorFlow Lite fo… · CMSIS-NN · 模型转换与内存优化
MCU部署到
09
推理优化
算子融合 · 内存复用 · 低功耗设计
推理优化算子融合
10
混淆矩阵基础
定义 · TP/FP/FN/TN · 准确率
混淆矩阵基础定义
11
多分类混淆矩阵
如何构建多类别混淆矩阵 · 行/列含义 · 归一化与可视化方法
多分类混淆矩阵如何构建多类别混…
12
混淆矩阵分析
识别易混淆命令词对 · 分析错误模式 · 类别不平衡的影响
混淆矩阵分析识别易混淆命令词…
13
基于混淆矩阵的模型改进
调整阈值 · 增加数据 · 修改网络结构
基于混淆矩阵的模…调整阈值
14
案例实战
使用Speech Commands数… · 并生成混淆矩阵
案例实战Speech
15
案例实战
在Arduino Nano 33 B… · 实时测试并收集混淆矩阵
案例实战Arduino
16
案例实战
分析实际部署中的混淆矩阵 · 针对误识别进行优化迭代
案例实战分析实际部署
17
常见问题
模型过拟合 · 欠拟合 · 数据不平衡
常见问题模型过拟合
18
常见问题
量化精度损失 · 内存不足 · 推理延迟过高
常见问题量化精度损失
19
常见问题
混淆矩阵中某些类别准确率极低 · 如何定位原因并改进
常见问题混淆矩阵
20
工具与平台
Edge Impulse · TFLite Model Maker · STM32Cube.AI等工具的使用…
工具平台
21
评估指标进阶
宏平均/微平均 · 加权F1 · ROC曲线在多分类中的扩展
评估指标进阶宏平均
22
混淆矩阵与阈值调整
如何利用混淆矩阵选择最优决策阈值 · 平衡误触发与漏报
混淆矩阵阈值调整
23
多关键词识别中的未知词处理
如何定义未知类 · 混淆矩阵中未知类的分析
多关键词识别未知词处理
24
静音检测与端点检测
VAD技术 · 静音类在混淆矩阵中的表现与优化
静音检测端点检测
25
模型压缩与剪枝
减少参数量 · 提升推理速度 · 同时保持混淆矩阵性能
模型压缩剪枝
26
迁移学习与微调
利用预训练模型加速多关键词识别开发 · 并分析混淆矩阵变化
迁移学习微调
27
综合项目
设计一个完整的TinyML多关键词识… · 电机） · 包含混淆矩阵评估报告
综合项目TinyML
28
综合项目
对比不同模型架构（DNN vs CN… · 撰写分析报告
综合项目DNN
29
综合提升
如何将混淆矩阵分析融入持续集成/持续… · 实现模型监控与自动优化
综合提升如何将混淆矩阵分…
30
课程总结与展望
回顾核心知识点 · 讨论TinyML多关键词识别的未来趋… · 联邦学习）与挑战
课程总结回顾核心知识点