继续昨天的分享。打开NanoEge AI studio后，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。建立新的项目名称，如图1所示:
$ A2 G1 ]) p( ?
! F5 ~. A2 B9 _- d( ^- }图1

Name中输入项目名称，暂输入STWIN-DTMF。 选择板卡，选择麦克风，点击Next，进入第二步signals,点击Add signals,弹出的对话框中选择From serial(USB).然后弹出import signal窗口，如图2所示：

图2
3 e/ ?! z# @, m# i4 m. X3 u选择端口，波特率选择921600，maximum number of lines 选择200，采样数选大一点会更好。class name 修改为key1,如果这个地方是file name，可能有些步骤有点问题，会影响会面的程序。OK，打开手机音频发生器，长按1，放到板卡的麦克风附近，静止或移动都可以。点击软件的START/STOP开始采样，直到采样完毕，点击Continue。采样完毕如图3所示:
% y6 s) F  X0 P9 ^# Q, G  ]: s
- T* _4 t$ \! K4 k$ m7 |' F: E5 `& q7 h5 G图3

这里暂时之采样1和2的声音。
进入第三步benchmark,如图4所示:
2 ~7 Y" ^) J9 d0 Z. o4 d, `4 y4 @
6 t+ _) z6 \% X+ z图4
* ~* K0 m+ w* W. G! U+ t; z' M  q
点击开始，自动基准测试，当达到所需性能时，可以停止基准测试。进入第四步Validation,选择最好的一个可以进行验证，这里测试跳过。
进入第五步，Deployment,选择如图5所示:
; c3 l% y, q: D; q9 G& D
图5

点击compile library,在弹出的对话框出保存库文件。
解压缩库文件后，如图6所示:

- W. \4 O% f, e! G图11
/ t$ C1 U. h# |9 I
用于分类的 NanoEdge AI 静态库是包含 AI 模型（例如，作为信号处理、机器学习模型、优化调整的超参数等的集合）的代码，旨在识别某一类中的传感器模式。所有类别均由用户在 NanoEdge™ AI Studio 中定义，并在 AI 模型的训练过程中使用。
7 X8 \0 y. t. Y% A0 M文件里libneai.a是分类器的C/C++静态库，knowledge.h是包含知识缓冲区声明的头文件，NanoEdgeAI.h是包含函数原型和示例声明的头文件。copy这三个文件替换掉下载STWIN_DTMF_Classifier\Core里的文件。使用STM32CubeIDE打开项目。
5 ^- }8 w! [% m5 b0 D将NanoEdgeAI.h中的部分代码copy到main函数/* USER CODE BEGIN PV */和/* USER CODE END PV */之间，如图7所示：
1 y* v8 h% ]% ]& i/ \
图7
4 v# x) f5 `- x! _) t) m
9 u" F8 \4 J6 K5 s) C/ V+ Y' Y4 G  n8 c然后进行编译，这里花了不少时间，一直提示no st-link detected。更新libusb-1.0.dll也不管用，最后AI提示在IDE的Help中有一个ST-LINK Upgrade,如图8所示:

# h( h1 }( H; b图8
更新后就OK了。
download程序后，打开Tera term，在选项用有一个串口，选择端口，波特率，如图9所示:

% J+ O8 F8 R# q5 T" x5 J, @+ |图9
# {' E1 \% {4 u) E
点击连接，可以看到不断的在输出。如图10所示：

. w6 @4 Y. \* J/ e, M$ h+ i图10

0 h0 P1 T2 _" P+ f3 R打开声音发生器，靠近板卡，播放1，就会key1的位置，播放2，就会听到key2的位置。
/ M# B1 Y! w$ z3 v& B这就是整个的音频分类器的实现过程，可扩展性很强，代码可以自己继续修改，实现更好的显示和功能，也可以使用其他传感器，比如加速度，比如震动传感器继续学习，测试。期待下一个测试项目。