資料介紹
描述
隊員
劉啟瑞 (ql26)
王宇 (yw88)
郭亞文 (yg57)
周旭辰 (xz74)
趙志明 (zz67)
介紹
我們的項目是在 Pete Warden 和 Daniel Situnayake 所著的《TinyML: Machine Learning with TensorFlow on Arduino and Ultra-Low Power Micro-Controllers》一書的指導(dǎo)下實施的。
我們還訓(xùn)練了在“左”、“右”、未知詞和沉默之間進行分類的模型。起初,我們的應(yīng)用程序無法檢測到“正確”。但是在增加訓(xùn)練 epoch 的數(shù)量后,我們得到了一個具有更高預(yù)測精度的模型,因此“正確”的詞喚醒檢測的性能也得到了提高。
?
- 具有低頻喚醒功能的輪胎壓力檢測系統(tǒng)
- Arduino Nano喚醒詞檢測
- Tiny ML喚醒詞檢測開源分享
- 喚醒詞檢測開源分享
- Arduino物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中開發(fā)喚醒詞檢測應(yīng)用程序
- COMP 554喚醒詞檢測
- Arduino喚醒詞檢測
- 使用Arduino和TensorFlow進行喚醒詞檢測
- 低功耗喚醒型傳感器
- 面向短文本的中文真詞錯誤檢測與修復(fù) 6次下載
- 面向短文本的中文真詞錯誤檢測與修復(fù) 2次下載
- 借助局部實體特征的事件觸發(fā)詞抽取方法 2次下載
- 一種基于詞和文檔嵌入的關(guān)鍵詞抽取方法 4次下載
- 基于時間卷積網(wǎng)絡(luò)的通用日志序列異常檢測框架 8次下載
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