딥러닝 c언어4 [머신러닝 공부] Tiny ML -8 / 음성인식 어플리케이션-1 Chapter8. 음성인식(호출어 감지) 어플리케이션 만들기 " 이번 챕터에서는 TinyML을 좀더 생활에 밀접한 부분에 사용해본다. " 목차 : TinyML을 이용한 호출어감지는 왜 필요할까? 만들고자 하는 시스템 어플리케이션 아키텍처 테스트코드 분석 호출어 듣기 -> 다음장에서 계속 MCU에 배포하기 -> 다음장에서 계속 1. TinyML을 이용한 호출어감지는 왜 필요할까? 우리는 음성인식이 되는 기기를 사용할 때 'OK google', '시리야' 와 같이 호출어를 사용한 후, '오늘 네이버 주가 검색해줘' 와 같이 음성 명령을 내리는 순서에 익숙하다. 음성명령은 서버에서 추론하여 결과를 내는 편이 정확성면에서 좋을것이다. 하지만 이는 많은 에너지(데이터,전력 등)를 소모한다. 따라서 언제 호출될지 .. 2022. 1. 13. [머신러닝 공부] Tiny ML -7 / MCU에 배포하기 Chapter7. MCU(마이크로 컨트롤러)에 배포하기 " 이번 챕터에서는 장치에 코드를 배포해본다. " 준비할 하드웨어등의 정보는 아래 포스팅에 기술 GitHub - yunho0130/tensorflow-lite: O'Reilly 소스코드 저장소 O'Reilly 소스코드 저장소 - GitHub - yunho0130/tensorflow-lite: O'Reilly 소스코드 저장소 github.com HandleOutput() 中 일부 해석 void HandleOutput(tflite::ErrorReporter* error_reporter, float x_value, float y_value) { // 메서드를 최초로 실행할 때 LED 설정한다. static bool is_initialized = false.. 2022. 1. 8. [머신러닝 공부] Tiny ML -6 / 어플리케이션 구축-2 Chapter5. 어플리케이션 구축 " 이번 챕터에서는 모델을 실행하는 어플리케이션을 구축해 본다. " 어플리케이션-1 포스팅에 이어 계속해서 어플리케이션을 구축한다. 테스트코드 작성 : 어플리케이션-1 포스팅에서 완료 프로젝트 파일의 구조 파악 소스코드 분석 이전 챕터에서는 어플리케이션을 구성하기 위한 전체적인 테스트코드를 작성해봤다. 이번엔 프로젝트 파일들로 구조를 파악해보고 소스코드의 구성을 파악해보자. 2. 프로젝트 파일의 구조 파악 GitHub - yunho0130/tensorflow-lite: O'Reilly 소스코드 저장소 O'Reilly 소스코드 저장소 - GitHub - yunho0130/tensorflow-lite: O'Reilly 소스코드 저장소 github.com 위 깃헙의 프로젝트.. 2021. 12. 21. [머신러닝 공부] Tiny ML -4 / 모델 구축과 훈련 Chapter4. 모델 구축과 훈련 " 이번 챕터에서는 모델을 처음부터 빌드하고 훈련시킨 후 간단한 마이크로컨트롤러 프로그램에 통합해본다. " 4장의 목차는 아래와 같다 간단한 데이터셋 얻기 딥러닝 모델 훈련시키기 모델 성능 평가하기 장치에서 실행되도록 모델 변환하기 장치에서 추론하는 코드 작성하기 코드를 바이너리로 빌드하기 바이너리를 마이크로컨트롤러에 배포하기 - 이번장에서는 사인파 데이터를 훈련시킬 것이다. x 값이 들어왔을 때 사인함수의 결과인 y를 예측하할 수 있는 모델을 학습시키려는 것이다. 현재 내 환경은 GPU성능이 낮은 노트북이기 때문에 Colab에서 실행했다. import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as p.. 2021. 11. 16. 이전 1 다음 반응형
