
2 G, {5 }; l; g2 |6 O) O4 d: | 学习了一段时间Nano Edge AI, 发现还是挺有意思的。在MCU领域有一个训练模型的基础和方向。看到多频分类器这个项目还挺好玩,属入门款,可在板卡上进行测试。按照官网的说法,展示了如何对 STWIN 进行编程以进行数据记录;如何使用 NanoEdge™ AI Studio 收集数据、标记数据、找到最佳算法、运行模拟器、生成用于部署的库文件;如何使用 STM32CubeIDE 修改代码、构建项目、对 STWIN 进行编程;最后在 STWIN 上运行分类器。 闲言少叙,首先准备工作,除了使用STWINKT1B板卡以外,需要在手机上安装一个DTMF Generator,功能是按不同的数字可产生不同频率的声音。如图1所示:; E: U2 o- `4 }( d6 V6 D: ~' R4 ] ![]() 图1 6 @5 l: Y9 k. a. R, D 然后下载固件包stwin-dtmf-classifier-wiki-package.zip,文件我放到了附件,或者去官网均可下载。解压缩文件后,如图2所示:1 ~$ w2 X# i+ }# f, U ![]() 图2 $ v9 Q0 x& M, B, t7 x# w. q 其中,源代码在STWIN_DTMF_Classifier中,binary 文件夹中有两个bin文件3 d1 q* |3 R( }" |4 B( ? STWIN_DTMF_Classifier-datalog.bin用于数据记录; STWIN_DTMF_Classifier-detection.bin用于音调检测。 当然NanoEdge™ AI Studio 这种新的机器学习 (ML) 技术软件是不可或缺的,官网均可下载。7 i" I/ e" w x( P0 `' D$ x % P% h% Z0 Y8 ~7 u1 v5 _ : |) E/ o8 C+ _: \4 x6 U 准备工作准备好后,如图3所示: ![]() 图3 ; B8 V% B# {5 k* [$ w/ y* t" d( P 将STWIN_DTMF_Classifier-datalog.bin下载到板卡上等待使用。下载bin文件的话,我使用的是STM32CubeProgrammer,配置界面如图4所示:0 o- D- A: S$ O$ |0 G9 ]' R ![]() 图4' i3 o6 k3 v. b9 n: H/ d7 P) q" p 6 k5 _& S8 E3 }6 g. I' b; g; l- p 点击加载bin文件,点击CONNECT与板卡建立连接,配置好所需参数后,点击DownLoad可正常下载,下载成功后,如图5所示,即可等待被使用。 ![]() 图5+ K# l, R* \ N4 v/ q0 s( S8 |3 `) g 打开NanoEdge AI,单击n-Class Classification选择它作为项目类型,新建项目;然后单击“CREATE NEW PROJECT”来创建项目。不同的软件版本,界面会有一些差别。如图6所示。 ![]() 图6 ( L/ u6 N) A$ f- E% j5 D 未完待续。; V: _4 c6 k# L n* @% H4 l4 t |
stwin-dtmf-classifier-wiki-package.zip
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