本文來(lái)源自ST Blog，EEWorld編譯
一個(gè)名為嬰兒哭泣檢測(cè)器的項(xiàng)目由ST軟件創(chuàng)建。該應(yīng)用程序是STBLESensor上眾多演示中的一個(gè)，STBLESensor是我們面向iOS和Android的移動(dòng)工具。該應(yīng)用程序與SensorTile.box——ST最強(qiáng)大的傳感器平臺(tái)相結(jié)合。顧名思義，嬰兒啼哭檢測(cè)器檢測(cè)嬰兒是否在哭。SensorTile.box使用MP23ABS1 MEMS麥克風(fēng)錄制16 kHz樣本的聲音。之后處理信號(hào)，再將其傳遞給運(yùn)行在STM32L4R9上的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。如果系統(tǒng)確定有孩子在哭，傳感器板上的LED變綠，智能手機(jī)通過(guò)藍(lán)牙接收警報(bào)。
在夏天炎熱的天氣里，父母會(huì)不經(jīng)意地把孩子留在車?yán)铮@太危險(xiǎn)了。因此，ST專家提出了一個(gè)簡(jiǎn)單的問(wèn)題：我們能否利用現(xiàn)有技術(shù)防止此類悲劇的發(fā)生？因?yàn)樘幱诶Ь持械暮⒆訋缀蹩偸菚?huì)哭，所以發(fā)現(xiàn)他們的尖叫聲可以觸發(fā)警報(bào)。問(wèn)題是，要想有效，應(yīng)用程序必須精確。因此，人工智能是必要的，因?yàn)橛簿幋a算法將起到巨大作用。此外，該平臺(tái)需要足夠強(qiáng)大的傳感器來(lái)捕獲高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。因此，ST工程師采用了SensorTile.box。
獲取數(shù)據(jù)
當(dāng)ST工程師開(kāi)始研究嬰兒啼哭檢測(cè)器時(shí)，他們遇到的第一個(gè)障礙是找到有用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。著名的格言“垃圾進(jìn)，垃圾出”與機(jī)器學(xué)習(xí)特別相關(guān)。因此，我們的研究小組從梳理嬰兒哭鬧的數(shù)十小時(shí)錄音開(kāi)始。他們也意識(shí)到篩選數(shù)據(jù)同樣重要。因此，有必要采集周圍噪音、動(dòng)物和成人哭泣的樣本以及其他各類。
分辨誤判
一旦ST團(tuán)隊(duì)覺(jué)得他們的數(shù)據(jù)集令人滿意，他們就開(kāi)始測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。初步評(píng)估令人鼓舞。然而，他們也意識(shí)到他們有一些反復(fù)出現(xiàn)的誤判。其中一個(gè)發(fā)生在系統(tǒng)誤認(rèn)為狗的嚎叫是嬰兒的哭聲。為了解決這個(gè)問(wèn)題，我們的團(tuán)隊(duì)在將音頻信號(hào)發(fā)送到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前調(diào)整了音頻信號(hào)的快速傅立葉變換。ST工程師還實(shí)現(xiàn)了一個(gè)慣性探測(cè)系統(tǒng)。嬰兒哭鬧檢測(cè)器開(kāi)啟條件是假設(shè)嬰兒獨(dú)自在車內(nèi)，如果車輛在移動(dòng)，就意味著有司機(jī)，警報(bào)就不會(huì)運(yùn)行。當(dāng)前的實(shí)現(xiàn)是相對(duì)基本的，但是開(kāi)發(fā)人員可以使用LSM6DSOX的機(jī)器學(xué)習(xí)核心SensorTile.box在保持最小功耗的同時(shí)感知運(yùn)動(dòng)。
用STM32轉(zhuǎn)換神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Cube.AI
嬰兒哭鬧檢測(cè)器的另一個(gè)突出特點(diǎn)是能夠在STM32L4上運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法。為了實(shí)現(xiàn)這樣的壯舉，ST工程師使用了STM32 Cube.AI。擴(kuò)展軟件將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換為STM32的優(yōu)化代碼。在這個(gè)例子中，我們的開(kāi)發(fā)人員在Keras上創(chuàng)建了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。基于TensorFlow2.0，API生成了一個(gè)Python庫(kù)，用戶可以使用X-CUBE-AI處理該庫(kù)。結(jié)果是開(kāi)發(fā)人員可以在主循環(huán)中調(diào)用的二進(jìn)制文件。因此，嬰兒啼哭檢測(cè)器從麥克風(fēng)中獲取信號(hào)，將其發(fā)送到由X-CUBE-AI優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并返回系統(tǒng)是否檢測(cè)到處于困境中的嬰兒。
不是最終產(chǎn)品
嬰兒哭鬧探測(cè)器能防止一個(gè)孩子死亡嗎？我們相信答案是“是的”，但我們也知道我們的開(kāi)發(fā)還沒(méi)有市場(chǎng)化。一家想要銷售類似解決方案的公司將不得不收集更多的數(shù)據(jù)，并創(chuàng)建一個(gè)更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提高其準(zhǔn)確性。然而，我們的應(yīng)用程序顯示了我們?cè)诙虝r(shí)間內(nèi)可以完成的工作，并且使用了來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)集。因此，嬰兒啼哭探測(cè)器以一種非常真實(shí)的方式展示了人工智能和傳感器的潛力，以及工程師在熱衷于SensorTile.box以及ST生態(tài)系統(tǒng)。
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