資料介紹
描述
介紹
在這個(gè)項(xiàng)目中,我圍繞一個(gè)訓(xùn)練識(shí)別單詞left 、right 、up和down的模型構(gòu)建了一個(gè)應(yīng)用程序。它所做的只是捕獲和處理音頻,將其輸入 TensorFlow Lite 模型,然后在 OLED 顯示器上顯示輸出。我將介紹如何使用 i.MXR1010 評(píng)估套件在邊緣設(shè)置和進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。
設(shè)置開發(fā)環(huán)境
任何機(jī)器學(xué)習(xí)和嵌入式電子項(xiàng)目都需要許多硬件和軟件才能使用。我正在使用 MacOS 進(jìn)行開發(fā)。由于 Nvidia GPU 不支持 MacOS,所以我使用 Linux 桌面進(jìn)行訓(xùn)練和模型生成。
安裝 MCUExpresso IDE
下載 SDK 后,我們需要將下載的包拖放到 MCUExpresso IDE Installed SDKs區(qū)域,如下所示(紅色框)。
我們可以從 Quickstart Panel > New Project 創(chuàng)建一個(gè)新項(xiàng)目,它會(huì)顯示一個(gè)向?qū)?,我們可以在其中選擇 IMXRT1010 作為開發(fā)板。我們可以使用此向?qū)渲盟璧尿?qū)動(dòng)程序/組件,如下所示。添加/刪除驅(qū)動(dòng)程序和其他組件可以在此期間完成。發(fā)展。由于我們將使用 TensorFlow C++ 庫(kù),所以我選擇了C++ Project 。
為微控制器安裝 TensorFlow Lite
用于微控制器的 TensorFlow Lite 能夠生成包含所有必要源文件的獨(dú)立項(xiàng)目。我的 MCUXpresso IDE 工作區(qū)位于 ~/Documents/MCUXpressoIDE_11.1.0/workspace/。您可能需要根據(jù)您的目錄結(jié)構(gòu)更改路徑。我們還需要制作3.82 或更高版本。MacOS Catalina 上捆綁的make版本為 3.81。我們可以使用安裝所需的版本
brew install make
并且可以使用gmake命令運(yùn)行它。
cd ~
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow
gmake -f tensorflow/lite/micro/tools/make/Makefile generate_projects
cp -r tensorflow/lite/micro/tools/make/gen/osx_x86_64/prj/micro_speech/make/* ~/Documents/MCUXpressoIDE_11.1.0/workspace/IMXRT1010_Speech_Recognition/source
復(fù)制后,我們將擁有 TensorFlow C++ 庫(kù)以及其他一些用于音頻處理的第三方庫(kù)。我們需要使用Quickstart Panel > Edit Project Settings > C/C++ build > Settings > MCU C++ Compiler > Includes為不屬于 SDK 的庫(kù)(在下面的屏幕截圖中突出顯示)設(shè)置包含路徑。
應(yīng)用程序?qū)⒉东@的音頻數(shù)據(jù)保存在運(yùn)行時(shí)創(chuàng)建的緩沖區(qū)中,因此我們需要將默認(rèn)堆大?。▋H 2KB)調(diào)整為 14 KB。此外,一些緩沖區(qū)數(shù)據(jù)需要是不可緩存的。我們可以利用 i.MXRT1010 的FlexRAM功能。堆棧/堆大小和不可緩存數(shù)據(jù)可以使用Quickstart Panel > Edit Project Settings > C/C++ build > Settings > MCU C++ Linker > Managed Linker Script進(jìn)行配置。
i.MXRT1010 具有有限的 128 KB 內(nèi)存,分為 32 KB 庫(kù)。由于內(nèi)存溢出,編譯失敗。
section `.heap' will not fit in region `SRAM_DTC'
arm-none-eabi/bin/ld: region `SRAM_DTC' overflowed by 15920 bytes
Memory region Used Size Region Size %age Used
BOARD_FLASH: 215432 B 16 MB 1.28%
SRAM_DTC: 48688 B 32 KB 148.58%
SRAM_ITC: 0 GB 32 KB 0.00%
SRAM_OC: 0 GB 32 KB 0.00%
NCACHE_REGION: 4748 B 32 KB 14.49%
多虧了FlexRAM ,我們可以使用下面的代碼配置變量聲明以選擇內(nèi)存庫(kù)。__DATA(RAM3)用于告訴編譯器將大約 16 KB 的變量g_audio_capture_buffer保存到 FlexRAM 的 OCRAM 部分 (SRAM_OC) 中。
__DATA(RAM3) int16_t g_audio_capture_buffer[kAudioCaptureBufferSize];
編譯后,我們可以在下面看到內(nèi)存分配的編譯器輸出。
Memory region Used Size Region Size %age Used
BOARD_FLASH: 231432 B 16 MB 1.38%
SRAM_DTC: 32688 B 32 KB 99.76%
SRAM_ITC: 0 GB 32 KB 0.00%
SRAM_OC: 16000 B 32 KB 48.83%
NCACHE_REGION: 4748 B 32 KB 14.49%
訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和模型生成
我們使用的模型是使用 TensorFlow Simple Audio Recognition 腳本訓(xùn)練的,這是一個(gè)示例腳本,旨在演示如何使用 TensorFlow 構(gòu)建和訓(xùn)練音頻識(shí)別模型。該模型在帶有 eGPU(Nvidia 1080 Ti)的 Linux 桌面上進(jìn)行了訓(xùn)練,其中包含“上”、“下”、“左”、“右”四個(gè)詞。數(shù)據(jù)集中的其他詞被用作“未知”。將創(chuàng)建的模型轉(zhuǎn)換為 TensorFlow Lite 模型,并將轉(zhuǎn)換后的模型轉(zhuǎn)換為 C 數(shù)組文件,以便與推理代碼一起部署。TensorFlow Lite Micro SDK 用于在設(shè)備上運(yùn)行推理。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于模型創(chuàng)建。
設(shè)備端推理
使用帶有增強(qiáng)型直接內(nèi)存訪問(wèn) (eDMA) 控制器的同步音頻接口 (SAI) 捕獲音頻。該過(guò)程首先為給定的時(shí)間片生成快速傅立葉變換 (FFT),在本例中為 30 ms 的捕獲音頻數(shù)據(jù)。TensorFlow Lite 模型不接收原始音頻樣本數(shù)據(jù)。相反,它適用于頻譜圖,頻譜圖是由頻率信息切片組成的二維數(shù)組,每個(gè)切片取自不同的時(shí)間窗口。我們可以將頻譜圖視為輸入模型進(jìn)行推理的圖像數(shù)據(jù)。OLED 顯示器通過(guò) I2C 連接到 i.MXRT1010 EVK。The
預(yù)測(cè)的單詞顯示在 OLED 顯示屏上。
構(gòu)建和調(diào)試
可以分別使用 MCUExpresso IDE Quickstart Panel > Build和Quickstart Panel > Debug來(lái)構(gòu)建和調(diào)試項(xiàng)目。使用菜單ConfigTools > Pins將 UART 引腳配置為在調(diào)試期間重定向打印。
在 MacOS 上可以使用以下命令查看調(diào)試打?。?/font>
screen /dev/cu.usbmodem14202 115200
板載 LED 也配置為在推理時(shí)閃爍。
演示視頻
現(xiàn)場(chǎng)演示如下。它并不完美,但有效。
改進(jìn)范圍
如果使用 8 位量化模型,可以提高推理率。目前,TensorFlow Lite Micro SDK 中缺少一些操作,這些操作不允許將 Conv 2D 轉(zhuǎn)換為量化版本。目前,由于音頻數(shù)據(jù)中的口音或噪音,有時(shí)會(huì)漏掉一些單詞。如果使用遷移學(xué)習(xí)使用更多自己的語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,則可以提高模型的準(zhǔn)確性。此外,板載麥克風(fēng)數(shù)據(jù)有一些噪音,可以使用某些設(shè)置進(jìn)行修復(fù),或者可以使用外部數(shù)字麥克風(fēng)以獲得更好的性能。
此應(yīng)用程序的 MCUExpresso 項(xiàng)目可以在代碼部分提到的 Github 存儲(chǔ)庫(kù)中找到。
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