本文主要是介绍模型案例：| 音频识别-报警器声音识别模型，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
导读
2023年以ChatGPT为代表的大语言模型横空出世，它的出现标志着自然语言处理领域取得了重大突破。它在文本生成、对话系统和语言理解等方面展现出了强大的能力，为人工智能技术的发展开辟了新的可能性。同时，人工智能技术正在进入各种应用领域，在智慧城市、智能制造、智慧医疗、智慧农业等领域发挥着重要作用。
柴火创客2024年将依托母公司Seeed矽递科技在人工智能领域的创新硬件，与全球创客爱好者共建“模型仓”，通过“SenseCraft AI”平台可以让使用者快速部署应用体验人工智能技术！
本期介绍：模型案例：| 音频识别-报警器声音识别模型
Anaconda介绍
Anaconda，中文大蟒蛇，是一个开源的专注于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。
Anaconda可以便捷获取包且对包能够进行管理，包括了python和很多常见的软件库和一个包管理器conda。常见的科学计算类的库都包含在里面了，使得安装比常规python安装要容易，同时对环境可以统一管理的发行版本。
Anaconda对于python初学者而言及其友好，相比单独安装python主程序，选择Anaconda可以帮助省去很多麻烦，Anaconda里添加了许多常用的功能包，如果单独安装python，这些功能包则需要一条一条自行安装，在Anaconda中则不需要考虑这些，同时Anaconda还附带捆绑了两个非常好用的交互式代码编辑器（Spyder、Jupyter notebook）。
conda介绍
conda是一个包管理器，环境管理器。可以通过命令行（Anaconda prompt 或者终端）来使用它。在Windows中是Anaconda prompt，在Linux和macOS中是终端。
conda 是一个python项目，但是它支持的许多语言，例如： Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/ C++, FORTRAN。
报警器声音识别模型
在城市的道路上，有着各种特殊用途的汽车会发出不同的报警声，比如消防车报警的声音、救护车报警的声音、警车报警的声音是不一样的声音效果，对于一些听力受损的汽车驾驶员来说，希望能及时提醒驾驶员相关车辆正在接近，让驾驶员可以及时避让或减少发生事故的风险。
该模型用于对报警器声音的识别，采用MFCC识别技术，生成TensorFlow Lite INT8格式文件。
应用场景
家庭安全：通过识别烟雾报警器、煤气泄漏报警器等声音，及时通知用户或监控中心，提升家庭安全。
智能家居系统：集成在智能家居系统中，实时监测报警器的声音，自动执行相应的安全措施，比如联动打开窗户或启动排风扇。
工业安全：在工厂、仓库等场所，监测火灾报警器或者其他安全警报，确保在危险情况下能够快速响应。
车辆安全：在汽车中集成声音识别技术，识别防盗报警器的声音，并通知车主或采取自动防盗措施。
公共场所监控：在商场、机场等公共场所，实时监测报警声音，及时响应可能的安全事件，提高公共安全。
应急响应系统：与紧急服务系统（如警察、消防队）整合，能够快速识别报警信号，并自动联系相关部门。
健康监测：在老人院或护理机构，监测紧急报警器声音，确保老人的安全与健康，及时响应紧急情况。
识别模型Arduino 库文件下载
请在网盘中下载Arduino 库识别模型
https://share.weiyun.com/uh2s9DAU
模型推理Arduino程序下载
https://share.weiyun.com/cL8NDWS6
边缘端部署
可以将此模型直接部署在XIAO Esp32S3 Sense 开发板上，实现无网络环境下也能进行预测推理。
硬件清单
为了连接Oled显示屏，需要提前将XIAO ESP32S3（Sense）焊接上针脚，并按下图所示进行接线。
添加Arduino推理库文件
1、打开Arduino IDE软件，单击“工具” 》“导入库” 》“添加ZIP库”，如下图所示。
2、找到并选择报警器声音识别库文件，单击“打开”按钮，如下图所示。
3、推理库文件添加成功后，打开语音识别Arduino程序，添加此库文件到程序的头部，如下图所示。
4、打开PSRAM选项，设置好开发板类型和端口号后，即可上传程序了，如下图所示。
- 程序上传成功后，oled显示屏可以输出预测结果和置信率。可以输出两个结果：Noise 代表背景噪音，SIREN 代表报警器声音。也可以打开串口监视器，查看预测结果，如下图所示。
下面是上传成功后的演示视频：
报警声音识别
另，关于程序部署如果用到困难，建议先看一下此教程
具体部署教程参考如下：
https://wiki.seeedstudio.com/edgeimpulse/#fruit-identification-apples-bananas-grapes-arduino-library
原型设计
基于AI+硬件的思路，可以设计开发出一款在汽车上进行报警声音监测的边缘计算装置，并监测到报警声音后提醒驾驶员，也为其他开发者提供原型设计思路。
XIAO ESP32S3 Sense 套装介绍
XIAO ESP32S3（Sense）
强大的 MCU 板：集成ESP32S3 32 位双核 Xtensa 处理器芯片，运行频率高达 240 MHz，安装多个开发端口，支持 Arduino/MicroPython
高级功能：可拆卸OV2640相机传感器，分辨率为1600*1200，兼容OV5640相机传感器，集成附加数字麦克风
超强内存，带来更多可能性：提供 8MB PSRAM 和 8MB 闪存，支持 SD 卡插槽，用于外部 32GB FAT 内存
出色的射频性能：支持2.4GHz Wi-Fi和BLE双无线通信，连接U.FL天线时支持100m+远程通信
拇指大小的紧凑型设计：21 x 17.5mm，采用XIAO的经典外形，适用于可穿戴设备等空间有限的项目
来自 SenseCraft Al 的用于无代码部署的预训练 Al 模型。
写在最后
SenseCraft-AI平台的模型仓数量还很少，但是好消息是它支持自定义模型上传并输出推理结果，平台会逐渐增加模型仓的数量，敬请关注！
这篇关于模型案例：| 音频识别-报警器声音识别模型的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
