PIC Microdes'i neden ses tanıma için kullanıyor?

Ses tanıma teknolojisi giderek tüketici elektronik, endüstriyel kontrollere ve IoT cihazlarına gömülüdür. Yüksek uç işlemciler ve özel dijital sinyal işlemcileri (DSPs) manzaraya hükmederek, PIC mikrokontroller, güç verimliliğine ve her zaman güçlü veya her zaman çalışan uygulamalar için ideal bir denge sunar.

PICs'in ses tanıma avantajları ekonominin ötesine uzanır. Geniş derleyici ekosistemi, programcılar ve topluluk kütüphaneleri gelişim süresini azaltır. Birçok PIC türü, entegre analog-diji dönüştürücüler (ADC), koaratorlar ve hatta af-amps, ses sensörlerinin az dış devrelerle doğrudan bağlantı sağlar. Örneğin, PIC18F47Q10, insan konuşmalarından 44 kHz'ye kadar ses frekansları örnekleme yeteneğine sahip bir 12bit ADC özelliği sunar.

Ancak, zorluklar devam ediyor.Ana sınırlaması, 64 MHz'de çalışan tipik bir PIC18, modern bir ARM Cortex-M4 veya DSP'den çok daha az performans gösteren algoritmaların karmaşıklığını kısıtlıyor.Bu nedenle gerçek zamanlı olarak çalıştırabilecek tanıma algoritmaların karmaşıklığını kısıtlıyor. ek olarak, ek olarak, diskoparlamalar için, hangi şablon verita depolanabilir ve ölçümler için birkaç kilobay ile sınırlıdır.

Bu kısıtlamalara rağmen, PIC mikrokontroller, 20'den fazla farklı komutları kontrol altında kontrol edilen akustik koşullar altında kabul edilebilir doğrulukla tanıyan sistemler için pragmatik bir seçimdir.Sesli masa lambaları, akıllı hayranlar ve temel ev otomasyon arayüzleri, PIC'nin determinist yanıtlarından ve hızlı uyanmadan faydalanır.

PIC'de Ses Tanımlanması için Donanım Gereksinimleri

Bir Microphone ve Pre-amplifier seçin

Yüksek kaliteli bir elektrikli elektrikli mikrofon (ECM) veya bir MEMS mikrofonu akustik dalgalar analog bir gerilime dönüştürür.For PIC-based systems, an ECM with a sensitive of -44 dBV/Paketi tipik. mikrofon, MCP602 veya TS9'u ADC'nin giriş aralığına getirmek için önceden ayarlanmış olmalıdır (örneğin 0-3.3 V veya 0-5 V). Basit bir tek frekans rez-amp-amp-ampiyonel devresi (örneğin, MCP602 veya TS9)

Çok fazla rekabetçi sistemler veya gürültülü ortamlar için, diferansiyel bir mikrofon serisini ve otomatik kazanç kontrolü (AGC) ile otomatik olarak amplitüdücük amplitüdüleri korumak için ön kayıtlandırıcı bir hale bakınız.

Analog-to- Dijital Dönüşümü Tahmin Ediyor

PIC'nin iç ADC sürekli örnekleme için yapılandırılmalıdır; 12.12. En yüksek faiz frekansı (Nyquist theorem) Konuşma için, 8 kHz (8-bit çözünürlüğü) örnekleme oranı, en az onsuz olarak tanımlanabilir; 12 kHz, hassas bir şekilde dönüşümler için önerilir.In PIC'nin her türlü özelliği, standart bir dosyaya geçiş süresinden kaçınmak için optimize edilmelidir.

Memory and Storage

Ses şablonları kalıcı depolama gerektirir. Bu, bir eğitim aşamasında önceden kaydedilmiş komutlarla programlanabilir.Bir SD kart modülü, birçok komutla alternatiftir, dışsal bir SRAM veya PSRAM, 8 karşılaştırma için gerekli olabilir.

Ses Tanım Algoritmaları PIC için Uygun

Şablon Cross-Correlation ile eşleştirin

Kelime tanımanın en basit algoritması enerji bazlı şablon eşleştirmesidir. PIC, sabit uzunlukta bir ses çerçevesi (örneğin, ses aktivite tespitinden sonra ilk 500 ms) ve normalizes its amplitude.(N.2) işlemleri aynı zamanda normalize edilir. sonra, yakalanan sinyal ve her şablon arasındaki bir çapraz-korelasyon hesaplanır.En yüksek korelasyona karşılık gelen ilk 500 ms'ta bellek-i yoğundur (requirequire O(N.2) her şablonda ameliyatlar da normalleşir.

Limitler, konuşma hızı ve sınırlı arka gürültü sağlamlığı değişiklikleri içerir. Sessizlik ve enerji normalizasyonu gibi işlenme yardımcı olur.Gelişmiş doğruluk için, algoritma aynı zamanda sıfır-crossing hızı ve kısa zaman enerjilerini korelasyondan önce özellikleri olarak kullanabilir.

Değişken Hız için Dinamik Zaman Savaş (DTW)

DTW, en iyi maç bulmak için iki kez farklı uzunlukta ayarlayan iyi bilinen bir tekniktir. Çok sayıda korelasyona sahip olmak ancak çok yönlü konuşma uygulamaları için temel bir savaş yolu hesaplaması, 4000-sample bir pencereye karşı sabit bir pencere (örneğin, speratif bir şekilde) oluşturmak için şablonlar içerir.

Frekans Domain Analizi FFT

Mel-fretler cep astral katlar (MFCCs) konuşma tanıma için standart bir özelliktir. MFCCs hızlı Fourier dönüşümü gerektirir (FFT), bu, PIC'nin donanım çoklu basit bir yaklaşımını kullanmak için 64-point veya 128-point bir şekilde gerçek FFT'nin birkaç kritik gruptaki enerjisini elde etmesi gerekir (örneğin, 0-1 kHz, 1-2 kHz, 2-3 kHz).

Basit bir Komutan Tanımlama Sistemini Uygulamayın

Sistem Mimarisi

Tamamlanan bir sistem mikrofonu ve önbellek bir devlet makinesine bağlı olarak bir ADC girişi ile PIC. PIC bir statü LED, geri bildirim için bir buzzer ve eylemleri tetiklemek için bir çıkış kutusu. Bir itme düğmesi 100 ms için bir eşiğine girer: IDLE, LISTENING, RECOR, RECOIZING, ve RESPONDING.In LISTENING sırasında, PIC tekrarlayıcılar sürekli olarak ses ve hesaplamalar enerji.

Eğitim Aşaması vs Tanımlama Aşaması

Eğitim aşamasında, kullanıcı her komut (örneğin, "on", "off", "dim", "hem" birçok kez, yakalanan cümleleri bir etiketle dış hafızada kaydedilir. Basit sistemler için, şablon tüm ham dalgaformu (daha gelişmiş uygulamalar için, PIC ekstra özellikler (örneğin, çerçevedeki sıfır-yerler ve enerji) ve anahtar vektörü ele geçirmek için.

Pratikler

Ses aktivitesi algılama (VAD) yanlış tetikleyicilerden kaçınmak için güvenilir olmalıdır. Basit bir enerji eşi gürültülü ortamlarda yetersiz olabilir; sessiz dönemlerde güncellenen iki-tablok algoritmayı kullanarak, sistem, eğitim düğmesine uygun ve eğitim sırasında yanlış veya görsel bir şekilde hızlı bir şekilde doğrulamalı bir konuşmacıya olanak sağlar.

Dış Süreççiler ve Bulut Hizmetleri ile Cap yükümlülüklerini genişletin

Akustik Ses Tanımlama ICs

PIC işleme gücü yetersiz olduğunda, belirli bir ses tanıma çiplerini ESRAT gibi entegre etmek:0)HM2007) veya [[ŞUDÜ:2)Elechouse V3) modülü, yoğun hesaplama ve tanıma süresine uygun olarak, PC'nin giriş ve parolasını kullanarak iletişim kurmak.

Buluta Wi-Fi ile Offloading to Cloud via Wi-Fi

Bir Wi-Fi modülü (örneğin, ESP8266 veya ESP32) bir PIC, MQTT veya HTTP üzerinden bulut konuşma hizmetlerine erişim sağlar.Bu yol, tam anlamıyla sınırsız bir kelime ve doğal dil anlayışı sunar.The PIC captures the audio and send it over UART to ESP modülü, which flows it to the cloud over MQTT or HTTP.The tanınmış metin geri döndü, a cloud recovery server.

Edge AI için Hibrit Yaklaşım

TinyML'deki son gelişmeler basit sinir ağ modellerine izin verir (örneğin, bulutta tam olarak bağlı veya Conv1D) PIC-class mikrokontroller üzerinde çalışmak için.Inference RAM gibi bir araç zincir kullanarak ve on milisaniyede çalışır. PIC32MX veya PIC32MZ ile, 10 anahtar kelimelik bir anahtarlama modeli bulutta eğitebilir ve PICD'ye kolayca ulaşılabilir.Inference, ancak birkaç yüz tane RAM'a ihtiyaç duyar.

Gerçek Dünya Uygulamaları ve Tasarımları

Akıllı Ev Aletleri Kontrol

Bir ses kontrollü ışık bir PIC18 ve bir ön eğitimsiz şablon "on" için ayarlanabilir ve "off" geleneksel bir duvar geçişi yerine getirebilir. Ünite, batarya ile şarj edilebilir (tabiçim arasındaki uyku modu ile iletişim kurmak) ve güvenilir bir işlem için, dikkate alınmalıdır.

Engelli Kullanıcılar için Erişilebilirlik Cihazları

PICs, yazılımların aslı olarak sıfırlanmış durumdaki sistemdeki kontrol birimleri gibi yardımcı teknolojide kullanılmaktadır.In such applications, security ispan; PIC bir onay adımı uygulamak ( kelimesini veya ikinci bir tetikleyici kullanmak) yanlış pozitifleri önlemek için. Bir Donanım saatidog zamanılayıcı sistemi sıfırlar sağlar. Birden fazla kullanıcı için, konuşmacı adaptasyon teknikleri komut başına birden fazla şablonları depolamak için eklenebilir.

Otomotiv Hands-Free Systems

Pazarlama sonrası araba modülleri için, entegre edilmiş bir CAN otobüsü ile bir PIC24, pencereleri, ışıkları veya bilgitainment'i kontrol etmek için ses komutları alabilir ve araç 12 V tedarikine bağlanır ve geniş sıcaklık aralıkları ile (örneğin, PIC18F26-I/SO) arasındaki önyüklemeler önemlidir.

Makine öğreniminin kaynak-konstrümanlı mikrokontroller ile entegrasyonu hızlanıyor. Microchip gibi şirketler artık küçük modelleri (örneğin, XPT:0) Mikroçip AI Çözümleri[FLT 1: 1 portal, PIC32 ve SAM serisi için örnek verebilir.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

PIC mikrokontrolörler, temel ses tanıma yeteneklerini özel cihazlara gömmek için pratik ve maliyet-malzemeler olarak kalır.Başarılı videolarda, mikro kontrolcülerin yüksek performanslı işlemcilere başvurmak için donanım oluşturmadan, ve dış destek kullanarak (resmileştirilmiş IC veya bulut hizmetleri) görev basit komut setlerinin ötesine geçer.Scize edilen şablon eşleştirmesi ile DTW, daha fazla bulanık bir şekilde sabitlenmiş bir şekilde kontrole devam edebilir veya daha hafif bir şekilde sabitlenmiş ses kontrol sistemleri oluşturabilir.