解析如何在雅特力AT32 MCU上实现关键词语音识别(KWS)
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关键字定位(Keyword Spotting,KWS)技术,已成为可穿戴设备、物联网设备和其他智能终端的关键。诸如“Alexa”,“Hey Siri”或“Ok Google”等短语唤醒智能手机和家用电器上的语音激活功能,已经是语音交互设计产品的广泛需求。
对于KWS,实时响应和高精度才能获得良好的用户体验。最近,神经网络已成为KWS架构的一个有吸引力的选择,因为与传统的语音处理算法相比,它们具有更高的准确性。
由于需要实时在线识别的要求,导致KWS应用在内存和计算能力有限的微型微控制器上运行会受到一定限制。KWS的神经网络架构设计必须考虑这些限制。
于是,研究人员设计出由于传统CNN的深度可分离卷积神经网络(DS-CNN)架构技术。为了进一步介绍了DS-CNN架构,并展示了开发人员如何在MCU上实现DS-CNN KWS。2018年ARM和斯坦福大学进行了合作,并开源了预训练TensorFlow模型及其语音关键词识别代码,并将结果发表在论文Hello Edge: Keyword Spotting on Microcontrollers中。
本文基于此开源模型和代码,在AT32 MCU上对KWS效果进行展示。
KWS实现原理
关键词识别KWS
一个典型的KWS系统由一个特征提取器和一个基于神经网络的分类器组成,如下图所示。首先,长度为L的输入语音信号被分成长度为l且步幅为s的重叠帧,总共有帧T帧。
T=(L−l)/S+1
从每一帧中提取F个语音特征,则长度为L的整个输入语音信号总共生成T×F个特征。Logmel filter bank energies (LFBE)和Mel-frequency cepstral coefficients(MFCC)常用于基于深度学习的语音识别,特别适用于传统语音处理技术。使用LFBE或MFCC进行特征提取涉及将时域语音信号转换为一组频域频谱信号,从而实现输入信号的维度压缩。提取的语音特征矩阵服务于输入分类器模块,该模块导出所输出分类的概率。在需要从连续音频流中识别关键字的实际场景中,利用后端处理模块可以在一段时间内平均每个输出类的输出概率,从而提高预测的整体置信度。
图1. KWS数据管道
卷积神经网络CNN
基于DNN的KWS的一个主要缺点是它无法有效地对语音特征中的局部时间和频谱相关性进行建模。CNN是通过将输入时域和谱域特征视作图像,并对其进行二维卷积处理。卷积层之后通常是批量归一化、基于ReLU的激活函数和可选的最大/平均池化层,这些处理可以降低特征的维数。在推理过程中,批量归一化的参数可以折叠到卷积层的权重中。在某些情况下,为了减少参数和加速训练,在卷积层和密集层之间添加了一个线性低秩层,这是一个没有非线性激活的全连接层。
深度可分离卷积神经网络DS-CNN
深度可分离卷积神经网络(DS-CNN)。最近,深度可分离卷积已被提出作为标准3-D卷积操作的有效替代方案,并已用于在计算机视觉领域实现紧凑的网络架构。DS-CNN首先将输入特征图中的每个通道与一个单独的2-D滤波器进行卷积,然后使用逐点卷积(即1x1)在深度维度上组合输出。通过将标准的3-D卷积分解为2-D卷积,然后是1-D卷积,深度可分离卷积在参数数量和操作方面都更加高效,这使得即使在资源受限的微控制器设备中也可以实现更深、更宽的架构。
例KWS实作
KWS测试平台
KWS系统需要使用到两个平台,即PC端和AT32 MCU端。
PC端:
利用TensorFlow与Python撰写完整的深度学习程序代码并训练模型,因本文件使用的学习模式为监督式的学习,需给系统大量的训练数据和Labels,接着将提取到的特征用以训练CNN模型,并反复修正训练的模型,直到模型为此系统优化的状态。
AT32 MCU端:
利用ARM提供的CMSIS-NN的函式库、DSP函数库和CNN函数库,结合PC端训练好的模型(该模型已下载待MCU)。对输入到MCU端的音频数据进行识别,实现对该语音数据可能的标签进行分类和预测。
因此,对于既定模型的KWS识别,AT32 MCU端可实现完全离线识别,无需实时与PC通信或联网通信。本示例,AT32 MCU端智能识别的关键词列表如下"yes","no","up","down","left","right","on","off","stop","go";没有输入信号时,输出标签为"Silence";输入信号不在关键词列表时,输出标签为"Unknown"。
注意:由于篇幅限制,本文只介绍AT32 MCU的实现流程,如下图阴影部分。
图2. KWS实现流程
资源准备
1) 硬件环境:
AT-START-F403A BOARD V1.x
AT32-Audio-EV V2.x
图3. KWS测试的硬件环境
2) 软件环境
MDK V5.31或更新版本,使用ARM Compiler V6进行编译
…\PACK\ArteryTek.AT32F403A_407_DFP.2.1.2.pack或更新版本
…\PACK\ARM.CMSIS-DSP.1.11.0.pack或更新版本
ML-KWS-for-MCU-master\Project\mdk_v5
软件设计
实验结果
在AT32-Audio-EV V2.x端LINE_IN输入语音信号后,AT Link虚拟串口会打印输出KWS识别的标签和概率。
图4. 串口打印识别信息
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AT32 雅特力MCUs 微控制器产品选型表
雅特力科技提供多种32位微控制器(MCU),包括AT32系列,涵盖超值型、主流型和高性能型。这些MCU基于ARM® Cortex®-M4/M0+内核,具有高主频、丰富的片上资源和高集成度。产品适用于工控、电机、车载、消费、商务、5G及物联网等领域,提供多种封装和内存配置选项,满足不同应用需求。
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雅特力32位MCU选型表
雅特力AT32 MCU的选型的相关技术参数如下,32位MCU,多种封装:TSSOP20,QFN28,QFN32,QFN48,LQFP48,LQFP64,LQFP100,LQFP144,稳定的工作温度:-40°C~85°C,-40°C~105°C,频率范围在96MHz~288MHz之间
产品型号
|
品类
|
Core
|
FPU
|
Speed(MHz)
|
Flash(KB)
|
SRAM(KB)
|
I/O
|
Advanced TM(16-bit)
|
GPTM(32-bit)
|
GPTM(16-bit)
|
Basic TM(16-bit)
|
Systick(24-bit)
|
WDT
|
WWDT
|
RTC
|
I2C
|
SPI
|
(F/H)I2S(1)(2)
|
USART/UART
|
SDIO
|
USB Device
|
CAN
|
ADC Engine
|
12-bit ADC ch
|
DAC Engine
|
12-bit DAC ch
|
PKG
|
Size(mm)
|
Temp(℃)
|
AT32F403ZCT6
|
32位MCU
|
M4
|
FPU
|
200MHz
|
256KB
|
96KB/224KB
|
112
|
3
|
2
|
8
|
2
|
1
|
1
|
1
|
1
|
3
|
4
|
0/4
|
3/2
|
2
|
1
|
1
|
3
|
21
|
2
|
2
|
LQFP144
|
20mmx20mm
|
-40℃~85°C
|
选型表 - 雅特力 立即选型
【经验】雅特力AT32 MCU USB设备库的架构和使用方法
本文主要介绍雅特力MCU AT32 USB设备库的结构和库的使用方法,AT32 USB是基于USB2.0全速设备,不支持USB2.0高速设备。这里库的作用是用来管理USB外设和实现USB的基本协议,使开发者能够更快的上手开发。
如何在雅特力AT32 MCU上创建IAP应用程序
如何在雅特力AT32 MCU上创建IAP应用程序,文章概述了AT32 CAN IAP快速使用方法即使用CAN进行IAP升级,此示例使用PC上位软件(IAP_Programmer.exe)通过一个USB转CAN的桥接设备和目标板进行通信,IAP Demo和桥接设备默认CAN波特率使用500K。
【经验】解析雅特力AT32系列MCU RTC入门指南
RTC计数逻辑位于电池供电域,内部为一个32位递增计数器,只要电池供电域有电,RTC便会一直运行,不受系统复位以及VDD掉电影响。本文雅特力将为大家介绍AT32系列MCU的RTC入门指南。
【经验】如何使用雅特力AT32 MCU主机库快速开发USB相关应用
本文主要介绍雅特力MCU AT32 USB主机库的结构和库的使用方法,AT32 USB支持全速和低速,不支持USB2.0高速设备。这里库的作用是用来管理USB外设和实现USB的基本协议,使开发者能够更快的上手开发。
AT32系列微控制器低压电机控制开发板用户手册
本手册介绍了雅特力AT32系列微控制器低压电机控制开发板的使用,包括系统软硬件需求、启动程序、硬件说明与组态设定、硬件电路说明、布线图和零件列表等。开发板支持AT32F4xx和AT32L0xx系列微控制器,可驱动直流无刷电机、交流同步电机和异步电机,具备霍尔信号接口、增量编码器接口、剎车电阻接口等,适用于多种电机控制应用。
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电子商城
现货市场
服务
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可定制工业高柔电线工作电压:300-600V,工作温度:80-105℃,芯对数和截面积/尺寸长度,适用于小空间布线,可用作用作动力线、刹车线、编码器线、传感器线、信号线。
最小起订量: 1000m 提交需求>
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可定制电机的连续转矩范围1Nm至2000Nm,峰值转矩3Nm至5500Nm,电机延长线长度、变换编码器类型。
最小起订量: 1 提交需求>
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