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== 摘要 ==
* '''原文标题'''：TinyML for Speech Recognition
* '''中文标题'''：面向语音识别的微型机器学习
* '''发布日期'''：2025-04-22 19:00:40+00:00
* '''作者'''：Andrew Barovic, Armin Moin
* '''分类'''：cs.SD, cs.AI, eess.AS
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.16213v1
'''中文摘要'''：我们训练并部署了一个[[量化]]的[[一维卷积神经网络]]模型，用于在资源高度受限的[[物联网]][[边缘设备]]上进行[[语音识别]]。这在各种[[物联网]]（[[IoT]]）应用中非常有用，例如[[智能家居]]和为老年人及残障人士提供的[[环境辅助生活]]等。在本文中，我们首先创建了一个包含超过一小时[[音频数据]]的新[[数据集]]，这不仅支持了我们的研究，也将对该领域的未来研究有所帮助。其次，我们利用[[Edge Impulse]]提供的技术来提升[[模型性能]]，并在我们的数据集上实现了高达97%的[[准确率]]。为了验证，我们使用[[Arduino Nano 33 BLE Sense]][[微控制器]]板实现了[[原型]]。该[[微控制器]]板专为[[物联网]]和[[人工智能]]应用设计，非常适合我们的目标使用场景。虽然现有研究大多集中于有限的[[关键词集]]，但我们的模型可以处理23个不同的[[关键词]]，从而实现复杂[[命令]]的识别。