【源码】基于TensorFlow Lite的嵌入式语音识别系统

项目简介

本项目是基于TensorFlow Lite框架的嵌入式语音识别系统，可为微控制器平台赋予语音命令识别功能。项目包含训练与部署语音识别模型的详细步骤，尤其适用于Artemis模块/板，方便用户将语音识别功能集成到自己的嵌入式设备中。

项目的主要特性和功能

1. 语音识别模型训练：借助Jupyter Notebook（CompSciAITF115.ipynb）详细介绍小型语音识别模型的训练方法，用户可尝试不同模型架构优化识别效果。
2. 嵌入式部署：运用TensorFlow Lite框架，支持在资源受限的微控制器平台部署和运行语音识别模型。
3. 数据集支持：使用speech_commands数据集，用户能按需替换或扩展。
4. 详细文档：通过Google Slides（Embedded Machine Learning）详细介绍从模型训练到部署的全流程。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python和Jupyter Notebook。
• 安装TensorFlow和TensorFlow Lite库。
• 下载并安装必要的嵌入式开发工具（如Arduino IDE）。

数据准备

• 下载speech_commands数据集。
• 按需对数据集进行预处理。

模型训练

• 打开CompSciAITF115.ipynb，按步骤训练语音识别模型。
• 保存训练好的模型文件。

模型部署

• 使用TensorFlow Lite Converter将训练好的模型转换为TFLite格式。
• 将TFLite模型部署到Artemis模块/板。
• 依据Google Slides中的指导，配置和运行嵌入式系统。

测试与优化

• 在嵌入式设备上测试语音识别功能。
• 根据测试结果调整模型参数或数据集，优化识别效果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】