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在今年的 CSDN 程序员节上#xff0c;我参与了这次知存科技举办的一个 AI Workshop 小活动——“基于存内计算芯片开发板验证语音识别”#xff0c;并且有幸成为完成任务的学习者之一XD。上一次参与类似的活动是算能公司举办的“千校万里行”AIGC 大模型编译部署活动我参与了这次知存科技举办的一个 AI Workshop 小活动——“基于存内计算芯片开发板验证语音识别”并且有幸成为完成任务的学习者之一XD。上一次参与类似的活动是算能公司举办的“千校万里行”AIGC 大模型编译部署活动感觉虽然只是简单的烧录现成代码经历这几次活动后 AI 小白也能有一个小小的成就感。趁着这股新鲜感还没冷却我打算写一篇博文来记录下这次活动的一些经历也供后续参与的童鞋参考~
任务目标 AISHELL-WakeUp-1 数据集是中英文唤醒词语音数据库命令词为“你好米雅” “hi, mia” 语音数据库中唤醒词语音 3936003 条1561.12 小时邀请 254 名发言人参与录制。录制过程在真实家居环境中设置 7 个录音位使用 6 个圆形 16 路 PDM 麦克风阵列录音板做远讲拾音(16kHz16bit)、1 个高保真麦克风做近讲拾音(44.1kHz 16bit)。此数据库可用于声纹识别、语音唤醒识别等研究使用。 本 demo 以该数据集为例用不同网络结构展示模型训练及移植过程。 我们最终想要通过语音“你好米雅”唤醒开发板。具体步骤如下
训练得到模型并转换为知存科技开发板相应格式模型。工具链编译模型得到模型权重表。烧写模型权重。烧写代码。成功运行后当我们对着开发板说出“你好米雅”时开发板就会通过串口发送“已唤醒”的信息。
开发板信息如下 WTMDK2101-X3 是针对 WTM2101 AI SOC 设计的评估板包含 1 WTM2101 核心板即我们的存算芯片。 2 和 I/O 板WTM2101 运行需要的电源、以及应用 I/O 接口等. 任务步骤
首先本机上下载训练数据和训练代码并运行。这样我们就得到要烧录到知存开发板上的对应格式的模型。 这一步结束后我们可以得到以下模型运行代码 将代码放入 docker 工具链环境中编译运行得到输出的模型权重表 开发板连接好跳线帽、数据线如下图 通过烧写工具 WitinProgramTool 将模型权重烧录到开发板上 通过知存 IDE Witmem Studio烧录提供好的工程代码。 打开串口调试助手波特率115200数据位8停止位1无校验位。若成功运行此时当我们对着开发板说出“你好米雅”或 “Hi, Mia” 时串口便会输出“已唤醒” 的提示信息。
总结
对我个人而言我接触 AI 非常少只在前后端、嵌入式领域有过一些涉猎。因此这次活动虽然在 AI 领域前辈来看可能是比较轻松的一个小任务不过这份成就感让我很满足我也大致能理解各个流程的作用。
从今年5月的 ST 峰会上大力推广的边缘AI7月 RV 峰会上百家争鸣的 AI 应用这两次算能和知存科技的 AI 硬件体验活动我逐渐也能感觉到 AI 特别是当下的 AIGC对嵌入式领域同样不容小觑的影响。现阶段自己的学习还停留在一些简单的控制RTOS 这些。也许加深一些学习后未来也可能在嵌入式深度学习领域有所学习~
