Aus dem Kurs: TinyML mit TensorFlow und Python für Microcontroller

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Der Code für das Wake Word besteht aus drei Dateien. Die wakeword.py-Datei ist die Hauptdatei. micro_speech und results sind Hilfsdateien und Sie müssen diese auf den Pico hochladen. Hier hab ich die Ausgabe der ok.py-Datei, die den Inhalt meines Picos zeigt. Ebenso habe ich beide Modelle hochgeladen. Im Code wird durch das Setzen der wake_words das entsprechende Modell geladen. Die micro_speech.py-Datei teilt die Audiodaten in Segmente auf und wandelt diese in ein Spektrogramm um. Dies dient als Eingabe für das trainierte Modell und wird von der input_callback-Methode aufgerufen. Die results-Datei verwaltet für die jeweiligen Kategorien die Gesamtbewertung und kann die höchste Kategorie bestimmen. Zu den Kategorien können z.B. "silence", "unknown", "yes" und "no" gehören. Die output_callback-Methode setzt für jede Kategorie die Werte. Hier finden Sie den Code, um das Mikrofon mit den jeweiligen Pins zu setzen und zu initialisieren. Die runModel-Methode ruft die invoke-Methode…

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