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5. TinyML语音模型训练：小型CNN与DS-CNN结构选择

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML语音识别概述 · 课程目标 · 学习路径与前置知识要求
课程导入TinyML
02
语音基础
音频信号表示 · 采样率 · 帧长
语音基础音频信号表示
03
TinyML约束
内存 · Flash · 算力
TinyML约束
04
小型CNN入门
卷积层 · 池化层 · 全连接层在语音特征图上的作用
CNN小型
05
DS-CNN结构解析
深度可分离卷积（Depthwise… · 参数计算与标准卷积的对比
DS-CNN结构解析
06
DS-CNN优势
在TinyML场景下DS-CNN如何… · 同时保持准确率
DS-CNN优势
07
数据集准备
Google Speech Comm… · 下载 · 预处理
数据集准备Google
08
特征工程实战
使用Python和librosa生成… · 并转换为适合CNN输入的张量格式
特征工程实战Python
09
模型架构设计
设计一个基础小型CNN（如2-3个卷… · 并给出参数表
模型架构设计CNN
10
模型架构设计
设计一个DS-CNN模型（含深度可分…
模型架构设计DS-CNN
11
训练流程
在TensorFlow/Keras中… · 包括数据加载 · 模型编译
训练流程TensorFlow/K…
12
超参数调优
学习率 · 批大小 · epoch数
超参数调优学习率
13
模型评估
准确率 · 混淆矩阵 · F1-score等指标
模型评估准确率
14
模型量化
使用TensorFlow Lite进…
模型量化TensorFlow
15
模型转换
将训练好的Keras模型转换为Ten… · 并检查模型大小和推理延迟
模型转换Keras
16
部署到微控制器
使用TensorFlow Lite…
部署到微控制器TensorFlow
17
实战案例
使用DS-CNN在Arduino N…
实战案例DS-CNN
18
实战案例
对比小型CNN与DS-CNN在相同数… · 模型大小和准确率 · 并分析原因
实战案例CNN
19
常见问题
训练不收敛 · 梯度消失 · 学习率过高导致震荡等问题的诊断与解决
常见问题训练不收敛
20
常见问题
数据不平衡 · 背景噪声干扰 · 样本不足时的处理技巧
常见问题数据不平衡
21
常见问题
量化后精度下降严重 · 如何通过QAT或混合量化缓解
常见问题量化后精度下降严…
22
性能优化
模型剪枝 · 权重共享 · 知识蒸馏在TinyML语音模型中的应…
性能优化模型剪枝
23
进阶结构
TC-ResNet · MobileNetV3等轻量级结构在…
进阶结构TC-ResNet
24
多任务与扩展
多关键词识别 · 说话人识别 · 语音命令+唤醒词联合模型的设计思路
多任务扩展
25
工具链
Edge Impulse · STM32Cube.AI等自动化工具…
工具链Edge
26
调试与测试
在真实硬件上调试模型输出 · 内存占用分析 · 功耗测量方法
调试测试
27
综合项目
从零构建一个完整的TinyML语音识… · 包括数据采集 · 训练
综合项目TinyML
28
综合提升
如何根据实际硬件资源（RAM/Fla… · 并给出决策树
综合提升RAM/Fla
29
前沿趋势
TinyML语音识别的最新研究 · 开源项目与社区资源
前沿趋势TinyML
30
课程总结
核心知识点回顾 · 常见误区 · 学习建议与下一步进阶方向
课程总结核心知识点回顾