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学习日记，嵌入式机器学习领域edge impluse 的使用（一）

最近任务需求，需要在嵌入式平台上对环境声音进行分类，识别，同时也要低功耗运行，因此，找到了Edge Impluse 这个平台，该平台基于tesorflow架构的，也可以自己导入pytorch模型，通过量化，可以将模型量化到很小，在一些单片机上也可以运行
入门第一步，进入网站，注册，自动进入新手教程，新手教程是自己训练一个语音唤醒的模型。简单的步骤，跳过。
学习日记，嵌入式机器学习领域edge impluse 的使用（一）_第1张图片
该步骤自动加噪，生成更多的样本进行学习。
学习日记，嵌入式机器学习领域edge impluse 的使用（一）_第2张图片
在这里设置网络结构，第一步设计时域信息，第二步设计声学信息提取，第三步设计神经网络分类器。最后保存参数即可。
接下来，就是提取特征
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点击一下生成特征学习日记，嵌入式机器学习领域edge impluse 的使用（一）_第4张图片
下一步设计mel-filter的参数，不知道怎么设计就默认就好
这一步是开始训练神经网络，设置一些学习率和训练轮数，一般不能设置得太大，训练时间不能超过20分钟
学习日记，嵌入式机器学习领域edge impluse 的使用（一）_第5张图片
训练完之后可以进行模型测试，模型部署。先写那么多

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