【源码】基于Arduino和机器学习的心理健康监测热词识别系统

项目简介

本项目致力于解决心理健康问题监测难题，打造了一款嵌入式设备。通过机器学习技术在Arduino上实现对特定热词的实时识别，具体监测“all”“must”“never”“none”“only”这五个能反映个体心理状态的关键词，为心理健康监测提供非侵入式的有效方案。

项目的主要特性和功能

特性

• 运用机器学习技术进行热词识别，保障识别准确性。
• 模型经过优化，可在资源有限的Arduino Nano BLE设备上运行。
• 基于TensorFlow Micro项目框架，具备良好的兼容性和可扩展性。

功能

• 实时监测语音输入，精准识别指定的五个热词。
• 识别到热词后执行预定义动作，实现实时响应。

安装使用步骤

模型训练

1. 收集每个关键词（“all”“must”“never”“none”“only”）至少50个音频样本，构建数据集。
2. 对音频样本进行预处理，将每个样本归一化为1秒时长。
3. 以处理后的数据集作为输入，选择ShuffleNet作为模型架构进行神经网络训练。
4. 对训练好的模型进行量化，减小模型的大小和复杂度。

模型部署

将优化后的模型部署到Arduino Nano BLE设备上，借助该设备的紧凑性和BLE功能实现应用。

运行测试

1. 开启Arduino Nano BLE设备，开始实时监测语音输入。
2. 测试设备对指定热词的识别能力，检查是否能正确执行预定义动作。

下载地址

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