土壌モニタリング
農業従事者は、農薬や肥料をより効率的に使用し、環境への悪影響を低減するために、土壌の状態を監視する技術を利用することができます。
MCUでのキーワードスポッティング
キーワードスポッティングは、特定のキーワードやフレーズを検出して認識する自然言語処理 (NLP) 技術です。会話認識システムでは、特定のアクションを起動したり、特定のコマンドに応答したりするために広く使用されています。MCU におけるキーワードスポッティングは、通常、オーディオ信号をデジタルデータに変換し、アルゴリズムを使用してキーワードを検出し、一致させます。
キーワードスポッティング技術の核となるのは、音響モデルと言語モデルです。音響モデルは、音のスペクトル、ピッチ、ラウドネスなど、会話の音響的特徴を認識するために使用されます。言語モデルは、キーワードやフレーズの確率分布を決定するために使用されます。MCUでは、畳み込みニューラルネットワーク (CNN) やリカレントニューラルネットワーク (RNN) などのディープラーニングアルゴリズムが、これらのモデル学習に一般的に使用されています。
キーワードスポッティングの基本ステップは以下のとおりです。
1. オーディオキャプチャ: オーディオ信号を、マイクまたはセンサを用いて捕捉し、デジタル形式に変換する。
2. 音響特徴抽出: メル周波数ケプストラム係数(MFCC)などの音響特徴を、デジタルオーディオ信号から抽出する。
3. モデル学習: 音響モデルと言語モデルを、大規模なオーディオとキーワードのトランスクリプトデータセットを使用して学習します。
4. キーワード検出: リアルタイム用途では、キーワードの存在を検出するために、オーディオ信号を学習済みモデルに送る。
5. アクショントリガ: キーワードが検出されると、MCUは、デバイスの制御、通知の送信、または他のイベントのトリガなど、対応するアクションを実行する。
| 適用開発ボード | |
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NuMaker-HMI-M467 NuMaker-IoT-M467 |
1. キーワード検出 キーワード検出 スマートスピーカや照明システムなどのスマートホーム機器へのマイクの組込み。
2. 会話認識 例: 携帯電話音声アシスタント Cortex-M4 を活用し、スマートフォンやタブレットからの音声入力を処理。
3. リアルタイム認識 例: 車載音声制御システム Cortex-M4 を車載インフォテインメントシステムへの組込み。マイクからの音声データを処理。 |
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NuMaker-M55M1 |
1. キーワード検出 M55M1 ボードの DSP とニューラルネットワークアクセラレータを活用することで、効率的なキーワード検出を実現します。システムは「こんにちは、スマートアシスタント」や「再生を開始して」などの特定のウェイクワードやフレーズを連続的にに聴き、認識することができます。これらのキーワードが検出されると、AIシステムが起動し、次の音声コマンドを受信できるようになります。このアプローチは、電力効率と即時応答の点で非常に効果的です。
会話認識は音声コマンド AI システムの中核をなす技術です。M55M1 ボードの高性能コンピューティング機能により、複雑な音声認識タスクを処理できます。高度な機械学習アルゴリズムにより、システムはユーザーの音声コマンドを認識し、理解し、それに基づいて行動することができます。これらは音量コントロールなどのシンプルなコマンドのみならず、天気予報やカレンダのリマインダなどのより複雑な要求にも対応します。
リアルタイム認識機能により、音声コマンド AI システムはユーザーのコマンドを瞬時に認識して応答することができ、シームレスで滑らかなインタラクションエクスペリエンスを提供します。これには、音声コマンドの即時認識と、コンテキストまたはユーザーの過去の好みに基づいてインテリジェントに応答する能力が含まれます。例えば、ユーザーが頻繁に使用するコマンドを認識し、それに応じて自動的に迅速な応答を提供することができます。 |
