Аналіз особливостей використання ресурсів мікроконтролера для розпізнавання мовлення
В роботі виконано аналіз використання обчислювальних ресурсів мікроконтролера для машинного навчання та розпізнавання голосу. Поставлено експеримент для визначення залежності часу розпізнавання ключового слова, об’єму використаної оперативної пам’яті та пам’яті програм в залежності від кількості ме...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute
2022-08-01
|
| Series: | Mìkrosistemi, Elektronìka ta Akustika |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://elc.kpi.ua/article/view/265406 |
| Summary: | В роботі виконано аналіз використання обчислювальних ресурсів мікроконтролера для машинного навчання та розпізнавання голосу. Поставлено експеримент для визначення залежності часу розпізнавання ключового слова, об’єму використаної оперативної пам’яті та пам’яті програм в залежності від кількості мел-частотних кепстральних коефіцієнтів та типу згорткової нейронної мережі. Для проведення експерименту використано плату розробки Arduino Nano 33 BLE Sense. Модель нейронної мережі створено та треновано на програмній платформі Edge Impulse. В результаті аналізу встановлено, що пам’яті 32-х бітного мікроконтролера достатньо для обчислень та використання нейронної мережі. Однак час класифікації ключового слова складає приблизно 0,3 с, відповідно розпізнавання довгих фраз може зайняти декілька секунд, що не завжди є прийнятним.
|
|---|---|
| ISSN: | 2523-4447 2523-4455 |