用于控制RGB灯的TinyML关键字检测
diy制作Arduino
简介
使用Arduino Nano 33 BLE Sense和Edge Impulse平台，我们可以训练一个能够识别关键字并控制RGB灯带的TinyML模型。通过收集足够的数据并进行训练，我们可以轻松地实现关键字检测和灯带控制的功能。这个解决方案结合了边缘机器学习和物联网技术，为我们提供了一种智能控制RGB灯带的方法。
正文
为了实现用于控制RGB灯的TinyML关键字检测，我们可以使用Arduino Nano 33 BLE Sense来训练一个TensorFlow模型。这个模型可以识别特定的关键字，并根据识别结果来控制RGB灯带。
与传统的编程方法相比，边缘机器学习在创建智能设备时非常有用，因为它可以通过更少的编程和逻辑流程图来完成任务。在这个项目中，我们只需要一个组件：Arduino Nano 33 BLE Sense。真正的魔力发生在机器学习模型中。
Arduino Nano 33 BLE Sense具有许多传感器，包括麦克风、9轴IMU、环境传感器以及手势/接近度/颜色/环境光传感器（APDS-9960）。它上面的微控制器是nRF52840，运行速度为64MHz，并且具有1MB闪存和256KB RAM。此外，它还有一个板载的RGB LED，用于显示当前的颜色。
首先，我们需要在Edge Impulse上创建一个新项目，并安装Edge Impulse CLI工具。通过Edge Impulse CLI工具，Arduino Nano可以与云服务进行通信，接收命令并自动发送传感器数据。我们需要下载最新的Edge Impulse固件，并将其刷新到Arduino Nano上。然后，我们运行flash_windows.bat来转移固件。
在命令提示符中，我们运行edge-impulse-daemon，并按照向导进行设置。现在，Arduino Nano会出现在项目的设备列表中，我们可以使用它来获取样本并将其作为训练/测试数据集的一部分上传。
训练机器学习模型需要大量的数据。对于这个项目，我们希望RGB LED灯带具有以下模式：红色、绿色和蓝色的开关。在每种模式下，我们可以通过大约1分钟的录音来收集数据。我们可以以1-2秒的间隔反复说出关键字，并将其分开。
然而，仅仅拥有这些样本是不够的，因为背景噪声和其他词语可能会导致错误的识别结果。幸运的是，Edge Impulse已经提供了一个预先构建的数据集，用于噪声和"未知"单词。我们可以使用它们的"上传现有数据"工具将这些音频文件上传到训练数据中。
通过收集足够的数据并进行训练，我们可以创建一个能够识别关键字并控制RGB灯带的TinyML模型。一旦模型训练完成，我们可以将其部署到Arduino Nano上，并开始使用关键字来控制RGB灯带的颜色。
这个解决方案结合了边缘机器学习和物联网技术，为我们提供了一种智能控制RGB灯带的方法。通过使用Arduino Nano 33 BLE Sense和Edge Impulse平台，我们可以轻松地训练和部署TinyML模型，实现关键字检测和灯带控制的功能。
与传统的编程方法相比，边缘机器学习在创建智能设备时非常有用，因为它可以通过更少的编程和逻辑流程图来完成任务。在这个项目中，我们只需要一个组件：Arduino Nano 33 BLE Sense。真正的魔力发生在机器学习模型中。
Arduino Nano 33 BLE Sense具有许多传感器，包括麦克风、9轴IMU、环境传感器以及手势/接近度/颜色/环境光传感器（APDS-9960）。它上面的微控制器是nRF52840，运行速度为64MHz，并且具有1MB闪存和256KB RAM。此外，它还有一个板载的RGB LED，用于显示当前的颜色。
首先，我们需要在Edge Impulse上创建一个新项目，并安装Edge Impulse CLI工具。通过Edge Impulse CLI工具，Arduino Nano可以与云服务进行通信，接收命令并自动发送传感器数据。我们需要下载最新的Edge Impulse固件，并将其刷新到Arduino Nano上。然后，我们运行flash_windows.bat来转移固件。
在命令提示符中，我们运行edge-impulse-daemon，并按照向导进行设置。现在，Arduino Nano会出现在项目的设备列表中，我们可以使用它来获取样本并将其作为训练/测试数据集的一部分上传。
训练机器学习模型需要大量的数据。对于这个项目，我们希望RGB LED灯带具有以下模式：红色、绿色和蓝色的开关。在每种模式下，我们可以通过大约1分钟的录音来收集数据。我们可以以1-2秒的间隔反复说出关键字，并将其分开。
然而，仅仅拥有这些样本是不够的，因为背景噪声和其他词语可能会导致错误的识别结果。幸运的是，Edge Impulse已经提供了一个预先构建的数据集，用于噪声和"未知"单词。我们可以使用它们的"上传现有数据"工具将这些音频文件上传到训练数据中。
通过收集足够的数据并进行训练，我们可以创建一个能够识别关键字并控制RGB灯带的TinyML模型。一旦模型训练完成，我们可以将其部署到Arduino Nano上，并开始使用关键字来控制RGB灯带的颜色。
这个解决方案结合了边缘机器学习和物联网技术，为我们提供了一种智能控制RGB灯带的方法。通过使用Arduino Nano 33 BLE Sense和Edge Impulse平台，我们可以轻松地训练和部署TinyML模型，实现关键字检测和灯带控制的功能。