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18. TinyML声音检测部署：STM32、ESP32与Arduino平台对比

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML声音检测的应用场景 · 课程目标 · 学习路径与平台概览
课程导入TinyML
02
声音检测基础
音频信号特征 · 采样率 · FFT
声音检测基础音频信号特征
03
TinyML核心概念
模型量化 · 剪枝 · 知识蒸馏与边缘部署的约束条件
TinyML核心概念
04
声音检测模型选型
从DNN · CNN到TCN · Transformer轻量化的对比与…
声音检测模型选型DNN
05
数据集准备
开源声音数据集（如Speech Co… · ESC-50）的获取 · 预处理与增强
数据集准备Speech
06
模型训练与优化
使用TensorFlow或PyTor… · 并导出为TFLite格式
模型训练优化
07
模型量化与转换
TFLite量化（动态 · 半精度 · 全整型）及模型大小与精度权衡
模型量化转换
08
STM32平台概述
STM32系列MCU的算力 · 内存 · 外设与TinyML生态（STM32C…
STM32平台概述
09
STM32部署实战
使用STM32Cube.AI将TFL… · 并集成到STM32工程
STM32部署实战
10
STM32声音检测案例
实现关键词唤醒（如“是/否”）或环境… · 并优化推理速度
STM32声音检测案例
11
ESP32平台概述
ESP32的CPU · DSP指令 · 内存与TinyML工具链（ESP-D…
ESP32平台概述
12
ESP32部署实战
使用ESP-DL或TFLite Mi… · 并处理音频输入
ESP32部署实战
13
ESP32声音检测案例
实现低功耗声音事件检测 · 并通过WiFi/蓝牙上报结果
ESP32声音检测案例
14
Arduino平台概述
Arduino Nano 33 BL… · Arduino MKR等板卡的传感器…
Arduino平台概述
15
Arduino部署实战
使用Arduino TensorFl… · 并编写Arduino草图
Arduino部署实战
16
Arduino声音检测案例
实现简单语音命令识别 · 并控制LED或蜂鸣器响应
Arduino声音检测案例
17
平台对比分析
STM32 · ESP32 · Arduino在算力
平台对比分析STM32
18
音频采集与前端处理
麦克风选型 · PDM/I2S接口 · 音频缓冲与实时预处理实现
音频采集前端处理
19
模型推理优化技巧
算子融合 · 内存复用 · DSP指令加速与多线程/中断处理
模型推理优化技巧算子融合
20
功耗与实时性优化
低功耗模式 · 事件驱动推理 · 动态电压频率调整（DVFS）策略
功耗实时性优化
21
常见问题与调试
模型不工作 · 推理结果错误 · 内存溢出
常见问题调试
22
模型鲁棒性提升
噪声鲁棒性 · 说话人无关性 · 多环境适应性训练与数据增强
模型鲁棒性提升噪声鲁棒性
23
多平台迁移策略
如何将同一模型快速部署到不同MCU平… · 抽象层设计与代码复用
多平台迁移策略MCU
24
边缘-云协同
本地检测与云端二次确认的架构设计 · 以及OTA模型更新
边缘云协同
25
综合实战项目（一）
基于STM32的智能门铃声音识别系统…
综合实战项目STM32
26
综合实战项目（二）
基于ESP32的工业设备异常声音监测…
综合实战项目ESP32
27
综合实战项目（三）
基于Arduino的宠物声音识别互动…
综合实战项目Arduino
28
性能评估与基准测试
准确率 · 召回率 · F1分数
性能评估基准测试
29
未来趋势与扩展
TinyML与边缘AI的发展方向 · 神经形态计算 · 超低功耗芯片与工具链演进
未来趋势扩展
30
课程总结与进阶路径
回顾核心知识点 · 推荐学习资源 · 社区与下一步实践项目
课程总结进阶路径