前言
在今年的 CSDN 程序員節(jié)上,我參與了這次知存科技舉辦的一個 AI Workshop 小活動——“基于存內(nèi)計算芯片開發(fā)板驗證語音識別”,并且有幸成為完成任務(wù)的學(xué)習(xí)者之一XD。上一次參與類似的活動是算能公司舉辦的“千校萬里行”AIGC 大模型編譯部署活動,感覺雖然只是簡單的燒錄現(xiàn)成代碼,經(jīng)歷這幾次活動后 AI 小白也能有一個小小的成就感。趁著這股新鮮感還沒冷卻,我打算寫一篇博文來記錄下這次活動的一些經(jīng)歷,也供后續(xù)參與的童鞋參考~
任務(wù)目標(biāo)
AISHELL-WakeUp-1 數(shù)據(jù)集是中英文喚醒詞語音數(shù)據(jù)庫,命令詞為“你好,米雅” “hi, mia” ,語音數(shù)據(jù)庫中喚醒詞語音 3936003 條,1561.12 小時,邀請 254 名發(fā)言人參與錄制。錄制過程在真實家居環(huán)境中,設(shè)置 7 個錄音位,使用 6 個圓形 16 路 PDM 麥克風(fēng)陣列錄音板做遠(yuǎn)講拾音(16kHz,16bit)、1 個高保真麥克風(fēng)做近講拾音(44.1kHz, 16bit)。此數(shù)據(jù)庫可用于聲紋識別、語音喚醒識別等研究使用。
本 demo 以該數(shù)據(jù)集為例,用不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)展示模型訓(xùn)練及移植過程。
我們最終想要通過語音“你好,米雅”喚醒開發(fā)板。具體步驟如下:
訓(xùn)練得到模型,并轉(zhuǎn)換為知存科技開發(fā)板相應(yīng)格式模型。
工具鏈編譯模型,得到模型權(quán)重表。
燒寫模型權(quán)重。
燒寫代碼。
成功運行后,當(dāng)我們對著開發(fā)板說出“你好,米雅”時,開發(fā)板就會通過串口發(fā)送“已喚醒”的信息。
開發(fā)板信息如下:
WTMDK2101-X3 是針對 WTM2101 AI SOC 設(shè)計的評估板,包含:
(1) WTM2101 核心板,即我們的存算芯片。
(2) 和 I/O 板:WTM2101 運行需要的電源、以及應(yīng)用 I/O 接口等.
任務(wù)步驟
首先,本機(jī)上下載訓(xùn)練數(shù)據(jù)和訓(xùn)練代碼并運行。這樣我們就得到要燒錄到知存開發(fā)板上的對應(yīng)格式的模型。
? 這一步結(jié)束后,我們可以得到以下模型+運行代碼:
將代碼放入 docker 工具鏈環(huán)境中,編譯運行,得到輸出的模型權(quán)重表:
開發(fā)板連接好跳線帽、數(shù)據(jù)線如下圖:
通過燒寫工具 WitinProgramTool 將模型權(quán)重?zé)浀介_發(fā)板上:
通過知存 IDE Witmem Studio,燒錄提供好的工程代碼。
打開串口調(diào)試助手(波特率115200,數(shù)據(jù)位8,停止位1,無校驗位)。若成功運行,此時當(dāng)我們對著開發(fā)板說出“你好,米雅”或 “Hi, Mia” 時,串口便會輸出“已喚醒” 的提示信息。
總結(jié)
對我個人而言,我接觸 AI 非常少,只在前后端、嵌入式領(lǐng)域有過一些涉獵。因此,這次活動雖然在 AI 領(lǐng)域前輩來看可能是比較輕松的一個小任務(wù),不過這份成就感讓我很滿足,我也大致能理解各個流程的作用。
從今年5月的 ST 峰會上大力推廣的邊緣AI,7月 RV 峰會上百家爭鳴的 AI 應(yīng)用,這兩次算能和知存科技的 AI 硬件體驗活動,我逐漸也能感覺到 AI (特別是當(dāng)下的 AIGC)對嵌入式領(lǐng)域同樣不容小覷的影響?,F(xiàn)階段自己的學(xué)習(xí)還停留在一些簡單的控制,RTOS 這些。也許加深一些學(xué)習(xí)后,未來也可能在嵌入式深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域有所學(xué)習(xí)~
審核編輯 黃宇
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